基于人工智能的多肉植物病蟲害識別與防治策略研究

摘要：深入研究人工智能技術在多肉植物病蟲害識別與防治中的應用，提出構建實時監測與預警系統、制定智能化的防治措施、強調知識庫和經驗分享的重要性等措施，旨在提升多肉植物的生產效率，減少病蟲害對其造成的傷害，為多肉植物產業的持續發展提供支撐。

關鍵詞：多肉植物； 病蟲害； 智能化防治

中圖分類號：S43 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2024）03-0044-02

近年來，人工智能技術廣泛應用于農業領域，為提高農業生產效益、應對生產挑戰提供了重要支撐。多肉植物因其獨特的外觀和適應性在園藝學中受到了廣泛關注，但病蟲害對多肉植物產量和品質的影響也日益嚴峻。傳統的病蟲害管理方法在效率和精度上存在限制，因此，需要引入先進的技術來提高多肉植物產業的生產水平。通過引入人工智能技術來優化病蟲害的監測、識別與防治過程，可實現對多肉植物更精準、高效的管理。

1 多肉植物病蟲害的識別與分類

1.1 病蟲害識別技術

傳統的多肉植物病蟲害識別方法主要依賴人工觀察和經驗判斷，存在一定局限性。相比傳統方法，人工智能技術在多肉植物的病蟲害識別方面展現出明顯優勢。首先，基于深度學習的圖像識別技術能夠對大量圖像數據進行高效處理，實現對多肉植物病蟲害的自動化識別。其次，人工智能系統具有較強的學習和泛化能力，通過大量訓練樣本可以提高病蟲害識別的準確性和系統的魯棒性，降低誤判率。最后，人工智能技術可以實現實時監測和大規模數據的快速處理，滿足多肉植物病蟲害防治中對時效性和規模化的要求。將人工智能技術引入多肉植物病蟲害識別中可以為病蟲害的準確識別和及時防治提供新途徑，彌補傳統方法的不足，有利于促進多肉植物產業的可持續發展。

1.2 多肉植物常見的病蟲害

多肉植物病害主要分為真菌性、細菌性和病毒性病害3 類。常見的真菌性病害包括灰霉病、根腐病等[1]，灰霉病表現為葉片表面有灰色霉層，根腐病表現為根系軟化腐爛。常見的細菌性病害中包括軟腐病和潰瘍病等，軟腐病表現為植物組織軟化變黑，潰瘍病表現為植物表面有潰瘍狀坑洞。常見的病毒性病害包括花葉病毒和曲葉病毒，表現為葉片變形、顏色異常等。

多肉植物常見的蟲害包括蚜蟲、紅蜘蛛、蚧殼蟲等。蚜蟲主要寄生在葉片的嫩梢部分，吸食植物汁液，導致葉片彎曲、黃化和畸形生長。紅蜘蛛常出現在葉片背面，吸食葉片汁液，導致葉片表面出現小斑點，嚴重時可引起葉片干枯。蚧殼蟲寄生在多肉植物表面，形成蚧殼狀結構，吸食植物汁液，導致葉片黃化和生長受阻。通過深入了解多肉植物的不同病害和蟲害特征，可以更準確地識別多肉植物的健康狀況，有針對性地制定預防和治理策略，從而提高多肉植物生產中的病蟲害防治水平。

1.3 人工智能在多肉植物病蟲害識別中的應用

人工智能中的圖像識別技術是多肉植物病蟲害識別的重要手段之一。通過深度學習算法，系統能夠學習并識別多肉植物不同部位的圖像特征，從而準確判定植物受蟲害侵襲情況[2]。圖像識別技術的優勢是高度自動化和實時性，在大規模多肉植物生產中能夠迅速識別并定位植物的異常現象，提高對病蟲害的監測效率。除圖像識別技術外，數據挖掘與分析方法也是人工智能在多肉植物病蟲害識別中應用的關鍵內容。通過收集和分析大量多肉植物生長過程中的數據，包括溫度、濕度、光照等環境因素[3]及植物生長狀態的指標，系統可以建立對植物健康狀況的監測模型，為多肉植物產業提供全面、高效、智能的病蟲害監測與防治體系，促進多肉植物健康生長。

2 人工智能在多肉植物病蟲害防治中的作用

2.1 建設實時監測與預警系統

在多肉植物病蟲害防治中，實時監測與預警系統的建設是人工智能發揮作用的關鍵環節之一。傳感器技術的應用能夠實現對多肉植物生長環境的高精度監測[4]。通過在生長環境中布置溫濕度傳感器、光照傳感器等多種傳感器，系統可以實時獲取環境參數數據，及時反饋植物生長環境的變化情況。人工智能算法能夠識別多肉植物的異常變化，并結合模型來提前預測可能發生的病蟲害情況，以便及時采取相應的防治措施，可有效減少病蟲害對多肉植物產量和品質的影響。

2.2 制定智能化防治策略

在多肉植物的病蟲害防治中，定向施藥與灌溉是智能化防治策略的一項關鍵措施。利用人工智能技術對病蟲害的識別和定位功能，能夠精準判斷出病害或蟲害的發生區域。在此基礎上，可以采用定向施藥與灌溉技術來精確投放農藥和水資源，以減少對環境和生態系統的污染[5]。人工智能算法能夠分析多源數據，包括傳感器數據和氣象數據等，為農藥和水資源的高效利用提供依據。人工智能還能根據多肉植物生長環境、品種、生長階段等因素，為多肉植物制定個性化的防治方案。通過對收集的數據進行分析，系統能夠預測植物的生長趨勢和病蟲害發生的可能性，有助于提出更加精準的防治建議，最大限度地減少農藥使用量，提高防治效果。智能化防治策略的實施，使多肉植物病蟲害的防治工作更加精細化和高效化，可提高農業生產的可持續性[6]。

2.3 建設數據共享平臺

在多肉植物的病蟲害防治中，建設數據共享平臺是人工智能的一項重要措施。通過搭建集成平臺，將各個農業生產環節中產生的數據進行整合、共享。數據共享平臺能夠為研究人員、農業從業者和有關機構提供數據資源，有利于促進信息流通，形成更加全面、準確的病蟲害監測與防治策略。知識庫與經驗分享是人工智能在多肉植物病蟲害防治中的重要組成部分。通過建設數據共享平臺和積累經驗知識，人工智能可以為農業生產提供更智能、更科學的信息。

3 挑戰與展望

3.1 技術挑戰

將人工智能技術應用于多肉植物病蟲害防治領域的一個核心技術難題是確保數據的質量和數量。高效的人工智能算法依賴于大量高質量的數據訓練，這樣才能確保模型的準確性和泛化能力。但在實際操作中，獲取高質量和充足數量的多肉植物病蟲害數據存在一定難度，可能會限制算法的性能和實際應用效果。另一個核心技術難題是算法的優化和訓練需求。多肉植物病蟲害的多樣性和復雜性要求算法具有強大的泛化能力和對多樣數據的適應性。因此，需要不斷優化算法，使其能夠更好地適應不同類型的病蟲害和多樣化的多肉植物生長環境。

3.2 應用展望

隨著科技的進步，跨學科合作的重要性日益凸顯。將農業、計算機科學、生態學等眾多學科的專業知識相互融合，能夠更從容地應對技術挑戰。這種跨學科的合作不僅能夠促進知識交流與創新，還能夠為人工智能技術在多肉植物病蟲害防治領域的應用提供強有力的支持。

參考文獻

[1] 董金龍.福建地區多肉植物主要病蟲害發生和防治[J].福建熱作科技，2022，47（4）：46-48.

[2] 彭奇慧，楊學虎.家庭栽培多肉植物的方法及注意事項[J].現代園藝，2021，44（21）：71-73.

[3] 舒錕，趙阿潤，李奧楠，等.不同配比的基質對不同多肉植物生長的影響[J].現代園藝，2020，43（9）：7-10.

[4] 韓艷紅，陳華，黃立新，等.鄭州地區多肉植物的引種栽培試驗初探[J].陜西農業科學，2020，66（1）：28-31.

[5] 韓波行.淺談多肉植物的養護管理[J].現代園藝，2019（5）：184-185.

[6] 柳明剛，李志剛，盧遠華，等.多肉植物常見病蟲害及防治技術要點[J].現代園藝，2018（21）：174-176.