可采用三种AI方法实现作物病虫害识别：一、部署基于CNN的深度学习模型，需采集标注图像、划分数据集、训练ResNet50/YOLOv5模型并转换为TensorFlow Lite离线运行；二、调用云端预训练API，如阿里云“ET农业大脑”，通过Python上传图像获取病害名称与防治建议；三、结合无人机多光谱成像与LSTM时序分析，利用NDVI/PRI等植被指数早期预警生理胁迫。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望在农业生产中及时发现作物病虫害，但缺乏专业植保人员或难以通过肉眼准确判断病害类型，则可以借助人工智能技术对田间图像进行自动识别与分类。以下是实现作物病虫害AI识别的具体方法：
一、基于深度学习的图像识别模型部署
该方法利用卷积神经网络（CNN）对大量标注过的病虫害叶片图像进行训练，使模型具备区分健康组织与各类病斑、虫体特征的能力。模型部署后可接入手机端或田间摄像头，实现实时识别。
1、采集不同生长阶段、光照条件下的作物叶片图像，覆盖常见病害（如稻瘟病、番茄早疫病）和虫害（如蚜虫、红蜘蛛）样本。
2、使用LabelImg等工具对图像中的病斑区域或虫体位置进行矩形框标注，并生成对应XML标签文件。
3、将标注数据划分为训练集、验证集和测试集，采用ResNet50或YOLOv5架构构建检测模型。
4、在TensorFlow或PyTorch框架下完成模型训练，验证集准确率需达到85%以上方可进入部署环节。
5、将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，集成至安卓APP或嵌入式设备中，支持离线识别。
二、利用云端API调用预训练病虫害识别服务
该方法无需本地建模能力，直接调用农业AI平台提供的标准化接口，上传图像即可返回病害名称、置信度及防治建议，适合中小型农场快速应用。
1、注册并登录国家农业智能装备工程技术研究中心或阿里云“ET农业大脑”等平台账号。
2、在控制台开通作物病虫害识别API服务，获取专属AccessKey ID与Secret。
3、使用Python脚本调用RESTful接口，以base64编码方式上传JPEG格式的清晰叶片图像。
4、解析返回的JSON响应，提取字段“disease_name”与“confidence”，当置信度低于0.70时提示用户重新拍摄。
5、将识别结果同步至农场管理小程序，自动关联历史用药记录与气象数据。
三、结合多光谱成像与AI算法进行早期胁迫识别
该方法突破可见光限制，利用无人机搭载多光谱相机采集植被指数（如NDVI、PRI），通过时序AI模型分析生理异常，可在肉眼不可见阶段预警潜在病虫害风险。
1、在作物关键生育期（如拔节期、抽穗期）安排固定航线无人机巡田，采集5波段（450nm、550nm、660nm、720nm、850nm）反射率数据。
2、使用ENVI软件对原始影像进行辐射定标与大气校正，生成标准植被指数图层。
3、将单株或小区尺度的指数时间序列输入LSTM网络，训练其识别异常下降模式，例如PRI连续3天降幅超12%触发黄化胁迫警报。
4、将预警坐标叠加至GIS地图，推送至巡检终端，引导人工复核重点区域。
5、每轮巡田后更新训练数据集，保持模型对本地品种与气候响应的适应性。
