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基于人工智能技术的农业病虫害识别与管理方案

TOC\o1-2\h\u18966第一章绪论 2

179791.1研究背景及意义 2

14041.2国内外研究现状 3

318321.3研究内容及方法 3

19159第二章农业病虫害识别技术概述 4

49502.1病虫害识别技术的发展 4

302942.2人工智能技术在病虫害识别中的应用 4

201082.2.1深度学习算法的应用 4

241192.2.2数据驱动的病虫害预测模型 4

211192.2.3无人机与人工智能技术的融合 5

18542.2.4多源数据融合与病虫害识别 5

491第三章数据采集与预处理 5

77063.1数据采集方法 5

246053.1.1图像采集 5

258103.1.2数据来源 5

28593.2数据预处理技术 5

319123.2.1数据清洗 5

135093.2.2数据增强 6

307503.2.3数据标准化 6

303913.2.4数据划分 6

158603.2.5特征提取 6

21313.2.6模型训练与优化 6

19810第四章深度学习模型构建 6

175034.1卷积神经网络（CNN） 6

135314.2循环神经网络（RNN） 7

110664.3其他深度学习模型 7

22549第五章农业病虫害识别算法研究 7

110865.1特征提取与选择 8

182245.1.1颜色特征提取与选择 8

25845.1.2纹理特征提取与选择 8

143795.1.3形状特征提取与选择 8

231015.2病虫害识别算法优化 8

320225.2.1算法选择与改进 8

39825.2.2集成学习 8

257485.2.3迁移学习 9

20235.3模型训练与评估 9

81085.3.1数据集构建 9

226065.3.2数据增强 9

243255.3.3模型训练 9

265575.3.4模型评估 9

10992第六章农业病虫害识别系统设计 9

280216.1系统架构设计 9

217546.2系统模块划分 10

222346.3系统功能实现 10

5853第七章农业病虫害管理策略 11

310047.1病虫害预警与防治 11

209887.1.1预警系统构建 11

218177.1.2防治措施 11

153197.2病虫害防治方案推荐 11

105377.2.1个性化防治方案 11

263997.2.2集成防治方案 12

79747.3病虫害防治效果评估 12

220897.3.1评估指标体系 12

134197.3.2评估方法 12

27600第八章系统实施与测试 12

314748.1系统部署与实施 12

280458.2系统测试与优化 13

137998.3系统功能评价 13

15309第九章应用案例分析 14

38199.1某地区病虫害识别与管理实例 14

87169.1.1地区背景 14

211009.1.2病虫害识别与管理方案 14

57499.1.3应用效果 14

213879.2某作物病虫害识别与管理实例 14

98949.2.1作物背景 14

236629.2.2病虫害识别与管理方案 14

8349.2.3应用效果 15

301929.3某农业企业病虫害识别与管理实例 15

269649.3.1企业背景 15

271539.3.2病虫害识别与管理方案 15

244689.3.3应用效果 15

16012第十章总结与展望 15

1204310.1研究成果总结 15

448310.2存在问题与不足 15

3115210.3未来研究方向与展望 16

第一章绪论

1.1研究背景及意义

我国农业现代化的推进，农业病虫害的防治工作日益受到重视。农业病虫害不仅严重影响农作物的产量和品质，而且对生态环境和人类健康造成潜在威胁。传统的病虫害防治方法往往依赖于化学农药，但长期大量使用化学农药会导致环境污染、病虫害抗药性增强等问题。因此，摸索一种高效、环保的农业病虫害识别与管理方案具有重要意义。

人工智能（）技术作为一种新兴的科技手段，在农业领域具有广泛的应