人工智能与物联网在植物病害检测与处理中的融合应用

植物病害是影响全球农业产量与粮食安全的主要生物胁迫因素。据联合国粮农组织（FAO）统计，全球每年约有20%至40%的作物产量因病虫害造成损失。传统的人工巡田、显微镜观察和专家诊断方式在大规模农业生产中存在明显局限，既依赖经验又耗费时间和人力，且难以形成持续、动态的监测机制。随着人工智能（AI）和物联网（IoT）技术的快速发展，农业病害防治迎来了数字化与智能化的转型契机。AI技术通过深度学习和计算机视觉能够自动识别作物病害，而IoT系统则通过传感器与无线通信实现环境监测、远程控制与数据交互。二者结合构建的AI-IoT智能农业系统，能够在田间实现病害的自动检测、实时分析与精准处理，显著提升农业管理的科学性与自动化水平。

该体系的核心优势在于实时性与闭环控制能力。与传统依靠人工采样或无人机飞行监测的方式相比，AI-IoT系统能够在田间连续运行，检测与决策延迟低于1秒，具备全天候监测与自动化响应的能力。此外，系统可将检测记录、喷药信息和环境数据自动上传至云平台，实现数据的可追溯与农业管理的可视化。据实测，基于AI-IoT系统的防治方案可节约农药20%至30%，并显著减少人工巡检工作量。

一、关键技术模块

AI-IoT植物病害识别系统的核心技术包括数据采集与预处理、深度学习算法、边缘计算与通信技术以及智能控制逻辑。

首先，数据采集与预处理是AI模型训练的基础。研究者通常使用公开数据集（如PlantVillage或Kaggle的New Plant Diseases Dataset）以及自建农田图像数据库。为提升模型在不同环境条件下的稳定性，输入图像需进行归一化、光照调整、旋转、平移、翻转及噪声注入等增强处理。这些方法可显著提高模型的泛化能力，使系统在复杂光照、叶片重叠或风干扰等自然条件下依然保持较高识别准确率。

其次，深度学习算法是系统智能层的核心。目前应用最广泛的模型包括卷积神经网络（CNN）、VGG16、ResNet50、EfficientNet和Transformer（ViT）等。其中，ResNet50因其残差结构能够有效缓解梯度消失问题，在多项植物病害识别任务中实现超过99%的精度；EfficientNet则通过参数优化实现模型轻量化，适合部署于移动端或边缘设备；Transformer架构以其强大的全局特征建模能力，在多模态数据分析中展现出较高的潜力。近年来的主流趋势是采用“ResNet50或EfficientNet结合迁移学习与边缘计算”的混合策略，以平衡识别精度、模型复杂度与能耗。

再次，边缘计算与IoT通信是实现系统实时响应的关键。典型硬件平台包括Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Nano和ESP32等，它们具备低功耗与足够的计算性能，可直接部署深度学习模型。通信协议方面，MQTT以低延迟和高可靠性适用于设备间指令交互，HTTP协议用于上传识别结果与日志，而LoRa和NB-IoT技术则提供远距离、低功耗的数据传输能力。实践表明，AI-IoT系统在离线状态下也能保持高稳定性，平均通信延迟低于0.8秒，功耗不超过10瓦。

最后，智能执行与反馈控制模块确保系统形成闭环决策。当AI模型识别出病害样本时，控制模块自动激活喷洒系统，对特定区域实施精准施药；若判断为健康植株，则保持关闭状态。系统同时将结果反馈至数据库或App，实现检测—识别—决策—执行—反馈的完整循环。

二、典型案例分析

AI与IoT在农业领域的结合已出现多种成功案例。AI-IoT Central Pivot智能支轴系统是最具代表性的实践之一。该系统将AI识别模块直接嵌入中央喷灌支轴结构中，以实现病害检测与自动喷洒一体化控制。系统核心由Raspberry Pi 4B单板计算机组成，配备温湿度传感器、RGB相机、SIM800L GSM/GPRS通信模块与LoRa传输网络。通过迁移学习训练的ResNet50模型在25940张叶片图像数据集上取得了99.8%的测试精度，F1值达到0.999，平均响应时间仅为0.5秒。系统实现了当病害识别结果为阳性时自动开启喷头、阴性时自动关闭的闭环控制，并通过移动端应用“PLANTUM”实现远程监控与可视化管理。实测表明，该系统可减少约20%的农药使用量和80%的人工巡检时间，显著提高了防治效率与资源利用率。

另一个典型案例是Edge-AI PestVision系统。该系统基于Kubernetes边缘集群架构，采用MobileNetV2轻量化模型实现多摄像头视频流的实时分析，识别精度达到97.5%，响应延迟仅为0.3秒。其优势在于支持多节点并行运算和视频流输入，适合温室与果园等固定监测场景，可同时监测病斑变化和虫害活动，形成多维度的植物健康评估体系。

人工智能与物联网的深度融合正在重塑农业病害防治体系的技术格局。AI赋予系统强大的“视觉认知”与自学习能力，而IoT则构建起覆盖全场景的“感知与控制网络”。通过二者的协同作用，农业病害管理正从依赖人工经验的被动防控模式，迈向以数据驱动的主动智能决策模式。随着边缘计算、联邦学习及多模态传感等技术的不断发展，未来的农业将实现从精准识别到自主防控的全面智能化，AI-IoT系统也将成为智慧农业生态体系的核心基础设施。

参考文献：

[1] Sourav Chakrabarty, Chandan Kumar Deb, Sudeep Marwaha, Md. Ashraful Haque, Deeba Kamil, Raju Bheemanahalli, Pathour Rajendra Shashank,Application of artificial intelligence in insect pest identification - A review,Artificial Intelligence in Agriculture,Volume 16, Issue 1,2026,Pages 44-61,ISSN 2589-7217,https://doi.org/10.1016/j.aiia.2025.06.005.

[2] Ibrahim, A.S., Mohsen, S., Selim, I.M. et al. AI-IoT based smart agriculture pivot for plant diseases detection and treatment. Sci Rep 15, 16576 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-98454-6