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在当前气候变化的背景下，作物保护是农业可持续性和可行性的关键活动，这导致农业实践不稳定，当前或入侵性害虫的发生率增加，世界人口不断增长，需要保障粮食供应链并确保粮食安全。鉴于这些事件，本文在六个部分中提供了关于人工智能（AI）、机器学习（ML）和其他新兴技术在解决当前和未来作物保护挑战方面的作用的上下文回顾。

随着时间的推移，作物保护已经从原始农业1.0（Ag1.0）通过各种技术发展，达到与Ag5.0（第1节）紧密一致的成熟水平，其特点是成功利用ML能力和现代农业设备和机器，这些设备和机器在精确作物保护的主要阶段进行感知、分析和驱动（第2节）。

第3节介绍了支持开发和实施精密作物保护的ML算法的分类，而第4节在对>120种算法的广泛文献计量研究中分析了ML的科学影响，概述了目前在检测和控制作物疾病、杂草和瘟疫的相关案例研究中应用的最广泛使用的ML和深度学习（DL）技术。

第5节描述了智能传感器和其他先进硬件设备、电信、近端和遥感以及基于人工智能的机器人领域的39项新兴技术，这些技术将预见地引领下一代基于感知、决策和驱动系统，在现实的Ag5.0中实现数字化、智能和实时作物保护。最后，第6节强调了主要结论和最后评论。

一、将作物保护与农业的技术演变联系起来

作物保护涉及大量关键的农业活动，对农业的生存能力和可持续性产生了决定性影响。纵观历史，人类开发了新的方法和做法来保护他们的庄稼。从古代到1950年左右，农业1.0雇用了大量劳动力来手动控制作物害虫（即植物疾病、杂草和其他瘟疫，包括脊椎动物和无脊椎动物），这些害虫产量低，但数量足以养活人口。

在20世纪50年代末，农业2.0开始使用合成农药和专用机器来控制常见的作物害虫。在那个阶段，农业向经济优势发展，旨在以更便宜的价格生产更多的粮食，即走向更工业化的农业。在20世纪末，农业3.0的想法是使用新技术和数据驱动的建模作为决策和管理种植系统的基本工具。

这种颠覆性的概念导致了精准农业的起源，其中远程信息处理、全球导航卫星系统（GNSS）、机械制导和传感设备旨在优化作物保护任务，降低农药的成本和环境影响，并提高食品质量。接下来是将地理空间技术、计算机科学和数字化整合到农业过程中的又一步，将传感器、移动电话、嵌入式系统、云计算、物联网（IoT）和大数据纳入自主机械、智能喷雾器和执行器，以促进在农业4.0概念中应用精密作物保护范式。

继续这一演变，农业5.0（Ag5.0）将通过自动化决策过程、无人操作和由最新人工智能（AI）系统、先进机器人和强大的机器学习（ML）算法支持的逐步减少人类干预来促进智能作物管理的新时代。

在接下来的几十年里，现代农业将面临前几代人从未见过的巨大挑战。第一个是气候变化对农业系统的影响，由于大型生产地区的过热和水短缺，导致农业做法不稳定和作物季节不规律，这不可避免地导致新的入侵害虫的出现或现有害虫的严重性增加第二个是为不断增长的人类和动物种群生产粮食。

同时通过使用更少的农用化学品和在农业供应链的各个阶段实施严格控制来确保粮食安全。鉴于这个迫在眉睫的未来，Ag5.0必须提供基于人工智能、ML算法和其他技术创新的创造性解决方案，这些技术创新与作物及其环境持续互动，这无疑需要跨学科研究和跨学科合作，通过实施新的程序和战略，大幅减少使用农用化学品来控制疾病、杂草和瘟疫，从而成为Ag5.0革命的关键学科。

二、精密作物保护的阶段：感知、分析和驱动

在作物保护中使用新技术旨在检测和识别作物害虫引起的症状或问题，然后针对特定地点应用化学或机械控制行动。这个过程包括实施精确作物保护战略的三个主要阶段，具体如下：

1）感知，2）分析和，可选（但值得推荐的）决策，以及3）驱动。感知阶段包括通过安装在地面或遥感平台上的传感器或相机进行现场检查和获取植物信息（例如作物和/或杂草成像），而驱动阶段包括使用通常由GNSS接收器辅助的智能设备应用规定的特定地点处理。

感知和驱动之间的必要联系是分析阶段，其中包括通过使用各种数据驱动技术深入评估数字作物数据，并确定与疾病、杂草和瘟疫相关的作物目标区域。分析阶段通常还包括在决策过程后生成管理区和治疗/处方地图，例如基于决策支持系统（DSS）的结果。

最近的参考书目评论指出，无人驾驶飞行器（UAV）、创新的ML算法以及各种机器人和自主设备分别是每个阶段最具破坏性的技术。无人机在感知阶段发挥着重要作用，因为它们能够在短时间内从大面积捕获作物数据，并使用不同类型的相机和传感器（例如，RGB相机、多光谱和超光谱传感器、热成像相机、激光雷达或声纳等主动传感器）。

在强大的分析程序的帮助下，通过直接观察害虫（例如杂草补丁），通过诊断疾病的主要症状（例如，离开衰变或热应力作物叶子和树冠（例如，由于鼠疫袭击造成的叶面损失）。分析阶段是许多作物的主要挑战，可能是精密作物保护进展的瓶颈。

这一阶段的最终目标是准确和及时地检测每种特定作物的疾病、杂草或瘟疫，其复杂性在于大量可能的作物害虫情景，以及具有不同类型和相关症状的其他环境和文化因素，如不同的天气条件、土壤属性和农民对农田管理的决定，这些因素会影响害虫发生的类型和严重程度。

这种变量和因素的多样性可以通过ML方法解决，这些方法能够从经验（即数据）中学习并整合来自多个来源的信息。通过利用日益强大的中央（CPU）、图形（GPU）和张量（TPU）处理单元的硬件的不断演变，ML能够随着时间的推移对大量作物和害虫数据进行分析。

因此，ML可以通过捕获和利用数据中的基本模式来研究自然作物虫害系统的行为，

并相应地为图像分类、物体检测、模式识别、地理位置等关键分析任务构建预测/生成模型，旨在为复杂的作物保护挑战提出解决方案。

最后，驱动是利用精密作物保护战略的大规模可行性的任务，在过去十年中进行了巨大的科学和技术努力，以开发自主机械、智能喷雾器和农业机器人，以有效实施特定地点的作物管理。

三、基于要解决的任务的ML分类

ML算法通常根据不同的标准进行分类，基于：i）模型的性质（完整或部分概率/生成模型与判别模型），ii）应用的推理类型（归纳或转导，取决于模型是否分别执行从观察到的训练案例到一般规则的推理，或iii）数据可用性和监督过程（无监督、监督、半监督和强化学习）。

然而，ML在精密作物保护范围内的范围最好用基于要解决的任务的替代标准来描述，这导致了六个类别的扩展分类，如下：分类、回归、聚类、异常检测、维度降低和关联规则学习。

这六项任务可以通过传统的ML算法来解决，对于一些特定的任务，主要是分类和回归，可以使用更先进的人工神经网络（ANN）模型来解决，而这些模型又包括深度学习（DL）算法。

四、ML在精确作物保护方面的科学影响和相关贡献

Scopus数据库（www.scopus.com）的广泛文献计量研究显示，在2010年至2022年期间，107种传统ML算法和18种ANN模型应用于所有学科，其中105种和17种算法分别应用于精确作物保护目标，在作物疾病、杂草和瘟疫领域的贡献程度各不相同。

SVM在应用于精确作物保护目标的传统算法列表中名列前茅，有>1700份出版物，其次是线性回归（LR）和堆叠，每份>1500份出版物。主成分分析（PCA）、RF和DT是其他具有高影响力的算法，每个算法的出版物超过1100份。

由装袋、逻辑回归（LoR）、k-NN和k-均值聚类组成了四组相关算法，这些算法出现在500多份精密作物保护出版物中。与所有学科（PCP/All）相比，一些算法在精密作物保护中的使用排名相对较高，如k-NN，简单线性迭代聚类（SLIC），堆叠和逐步判别分析（SDA）（>10% PCP/All），或与精密农业（PCP/PA）相比，如高斯混合回归（GMR）。

在ANN模型中，卷积神经网络（CNN）是迄今为止在精密作物保护中使用最广泛的，有超过1200份出版物，主要专注于使用基于图像的技术检测和分类作物疾病、杂草或瘟疫，其中ResNet、GoogLeNet和VGGNet是应用最多的模型，其次是LeNet和Xception模型。

对基于ML的出版物的时间分析表明，在过去十年中，所有学科中ML算法的采用率同比稳步增加，这反过来又促进了精确作物保护策略的发展。比较这两个数字的趋势，去年所有情况下都达到了峰值，分类和回归任务在传统ML算法组中是迄今为止最常见的（所有情况下分别为55%和29%，在精密作物保护方面分别为47%和41%）。

其次是所有学科的聚类、异常检测和降维任务，影响要小得多（分别为11%、3%和2%），关联规则学习的价值可以忽略不然而，与其他三个类别相比，降维算法在精密作物保护（11%）中的使用要广泛得多。

就ANN算法而言，它们的使用在过去五年中显著增加，在2022年分别在所有学科和精确作物保护方面分别有29,956和759种新出版物。与传统的ML算法相比，ANN算法在所有学科中都保持了自2018年以来的最高比率，但在精确作物保护方面仍然没有超过传统的分类算法，尽管它们在2019年确实克服了降维算法，在2022年确实克服了回归算法。

这些关于ML在精密作物保护中日益增长影响的积极指标得到了最近相当多科学评论中详细概述的众多应用和案例研究的支持。对一些相关出版物的深入分析揭示了各种基于图像或传感器技术以及ML算法在作物疾病、杂草和瘟疫的特定领域中解决的关键挑战。

五、结论

本文提供了一个关于精密作物保护未来方向的框架，重点是传统ML算法的科学、农艺和工业应用以及ANNs模型的最新进展。在2010-2022年期间，确定了125种应用于所有学科的算法，其中122种用于作物疾病、杂草和瘟疫领域，目的是解决分类、回归、聚类、异常检测、减少维度和关联规则学习等任务，并使精确作物保护更接近Ag5.0的新兴概念。

这个过程应该伴随着硬件、电信和机器人领域的创新和专用解决方案，其中一些已经在农业领域实施，而另一些仍然是前所未有的，正如本文通过介绍39项新兴技术并引用约80个科学和技术参考资料而概述的那样。

在精密作物保护领域，从目前的Ag4.0到未来的Ag5.0战略的过渡将主要取决于其重点和自动化水平。Ag5.0将促进智能作物管理的新时代，更加强调解决复杂的作物保护目标（例如早期检测作物害虫）和整体上加强管理实践（例如自主实时多任务处理），主要重点是自动化决策过程、无人操作以及由最新的人工智能系统、先进的机器人和强大的机器学习算法支持的逐步减少人为干预。

参考文献：

1、Evaluating the performance of spectral features and multivariate analysis tools to detect laurel wilt disease and nutritional deficiency in avocado. Abdulridha J., Ampatzidis Y., Ehsani R., de Castro A. I. (2018).

2、A review on challenges of autonomous mobile robot and sensor fusion methods. Alatise M. B., Hancke G. P. (2020).

3、Swarm robots in mechanized agricultural operations: A review about challenges for research.Albiero D., Garcia A. P., Umezu C. K., de Paulo R. L. (2022).

4、Precision chemical weed management strategies: A review and a design of a new CNN-based modular spot sprayer. Allmendinger A., Spaeth M., Saile M., Peteinatos G. G., Gerhards R. (2022).

5、Application of aerial remote sensing technology for detection of fire blight infected pear trees.Bagheri N. (2020).