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深度学习视角下农作物病虫害识别方法探究
摘要：传统的农作物病虫害识别方法具有鲁棒性差、识别准确率低等问题，而卷积神经网络具有自动提取图像特征、泛化能力强、识别准确率高等特点。快速准确地识别出农作物病虫害类型不仅可以减少病害给农民带来的损失，还可以降低农药对生态环境带来的影响。因此找到一种简单易行的检测方法来快速检测农作物病虫害类型很有意义。基于此，笔者在实验中采用了一种基于残差网络改进的卷积神经网络，并以公开的植物数据集影像作为实验的数据集来训练神经网络，且引入了Xception、VGG-16网络模型进行比较，实验结果证明：笔者所提出的神经网络模型识别准确率达到了98.6%，高于xception的93%、VGG-16的95%。
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引言
农业生产在现代社会中占据着重要的位置，农作物的产量以及质量直接影响着人们的生产生活。因此，农作物病虫害的有效识别和防治是特别有意义的。
传统的图像处理算法泛化能力差，且需要人工进行特征处理。随着人工智能技术的不断发展，关于农作物病虫害识别技术也取得了一定的进步。深度学习算法能够自动提取图像特征，并且能够很好地利用这些特征信息。因此不少研究者将深度学习技术应用到了农作物病虫害识别并取得了较高的准确率，如曹长荣等[1]对植物叶片分类、谭文军等[2]对多种植物病害识别、黄文准等[3]对冬枣病害及黄瓜叶部病害识别等方面进行了研究。
本文利用几种常见农作物病虫害图像对不同的神经网络模型进行训练，并进行比较分析，以获得较好的识别效果，其实验结果及分析可以为农作物病害的识别提供一定的参考。
1、实验方法
实验采用深度卷积神经网络来提取农作物叶片图像特征并进行分类。首先需要对图像预处理，然后送入神经网络训练，最后训练好的网络模型可用于辅助识别农作物病虫害。
1.1实验数据
文中使用的实验数据来自于plantVillage工程提供的公开数据集，其中包含玉米、辣椒、南瓜等14种农作物，共26类病害叶片以及部分健康农作物叶片，如图1所示。
由实验样本的分布情况可以发现部分样本数目分布不均衡，这将会导致训练好的模型对样本识别存在较大的偏差。为了使数据平衡，实验中采用了图片翻转、裁剪以及加权的损失函数等措施来使得数据得以均衡。
图1数据集示例图
1.2神经网络结构
卷积神经网络[4]由输入层、卷积层、池化层构成，具体如图2所示。卷积层的作用是提取图像特征，实验中采用了7x7的卷积核，这样可以加大神经网络的感受野，获得较好的特征信息[5]。在7x7的卷积层后引入relu函数来增加神经网络各层之间的非线性关系。
要提高神经网络的性能，传统方法是加深或加宽网络，但是这样做的同时会带来网络参数激增和神经网络出现梯度消失等情况。因此，本实验采用了ResNeXt模块，该模块采用了平行堆叠相同拓扑结构，由于拓扑结构相同，所以ResNeXt模块具有网络结构简明的特点，并且能够在较少参数的条件下增加网络的性能，从另外一个角度看，这个模块使得需要人工设置的超参数减少。在ResNeXt模块之后采用了池化层[6]来获取全局上下文关系以及网络深层的高级语义信息[7]帮助分类器分类。最后通过全连接层把多维的特征图转化成一维的特征向量进行分类。
图2网络结构图
在网络的最后采用了centerloss结合softmaxloss的方式，这样做可以使得分类时各类别之间的距离变大，类内距离变小，同时也增加了模型的泛化能力。
1.3训练的神经网络
本文采用基于Windows的tensorflow深度学习框架对卷积神经网络进行搭建，神经网络的训练参数为learningrate=2e-4,epochs=20,batchsize=64。
1.4实验结果及分析
为了评估神经模型的有效性，本文将与另外的神经网络进行比较，其中包括：VGG-16[5]和Xception[6]，使用同样的数据集，做同样的数据预处理，对预测结果进行评价，评价标准是准确率，计算公式如下：
公式1
其中：i为类别标签，N为样本总数，ni为类别i的样本数目，nii为类别i预测为第i类的样本数。如表1所示。
表1不同模型的准确率
从图3可以明显的看出本文中提出的网络模型其收敛速度相对于VGG-19和xception快得多，同时在准确度上本文提出的模型相对于其他两种模型有一个较好的表现。
图3网络结构图
由图3和图4可以看出神经网络对于农作物病虫害的识别准确率较高，但是仍然存在少量的被识别错误，说明还需要补充更多的数据去训练网络提高网络的性能。
图4实验结果的混淆矩阵
2、结论
本文采用了基于深度神经网络的农作物病虫害检测方法，打破了传统的基于农作物叶片特征识别的瓶颈，降低了实验数据收集的门槛，使得农作物病虫害检测不仅方便，而且具有较高的准确率和识别速度，将来可以不断收集实验数据以提高模型的能力，为农作物病虫害识别提供了一些辅助支持，对农作物病虫害防控具有积极意义。
参考文献：
[1]龚丁禧,曹长荣.基于卷积神经网络的植物叶片分类[J].计算机与现代化,2014(4):12-15+19.
[2]孙俊,谭文军,毛罕平,等.基于改进卷积神经网络的多种植物叶片病害识别[J].农业工程学报,2017,33(19):209-215.
[3]张善文,黄文准,尤著宏.基于物联网和深度卷积神经网络的冬枣病害识别方法[J].浙江农业学报,2017,29(11):1868-1874.
[7]杨国国,鲍一丹,刘子毅.基于图像显著性分析与卷积神经网络的茶园害虫定位与识别[J].农业工程学报,2017,33(6):156-162.
计雪伟,霍兴赢,薛端,伍晓平.基于深度学习的农作物病虫害识别方法[J].南方农机,2020,51(23):182-183.
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病虫害防治是农业生产管理的重要工作，也是农业生产水平的重要影响因素。草地贪夜蛾传入我国时间较短，但是对玉米、高粱、大豆等作物产生较为明显的危害，并广泛分布在全国多个地区。当前，农技部门和相关科研机构在草地贪夜蛾防治方面的研究力度不断加大，为防治工作提供了精准依据。笔者在分析草地贪夜蛾特点及危害基础上，以甲维盐复配剂为主要试验方案，对防治效果进行分析。
2022-05-07
对于玉米种子来说，其能否正常发芽生长关键因素在于播种时机与栽培时机选择是否到位。长期的实践证明，播种过早或过晚都会对玉米种植与栽培产生不良影响。结合对玉米种子萌发周期的有效性研究，其最适宜的播种时间一般是外界温度10℃左右。如果其他条件允许的情况下，尽可能使用机械化的手段进行播种。
2022-03-14
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2021-11-19
水稻纹枯病又称云纹病，是当前水稻生产上的主要病害之一。具有发病时间早、范围广、危害重、损失大的特点，分蘖期和孕穗期最易感病，使水稻不能抽穗或抽穗的秕谷较多，粒重下降，严重影响水稻的产量和品质[1]。已成为阻碍水稻高产稳产的一个突出问题。浦城县是全国商品粮基地县，近10a来水稻年平均种植面积约32840.0hm2，水稻纹枯病年平均发生面积26153.3hm2，占水稻种植面积的79.6%。
2021-10-07
广东省樟木头林场广宁红花油茶林面积约533hm2，为广东省乃至全国现存面积最大、树龄最长的广宁红花油茶林。近几年，油茶林寄生植物危害情况异常严重，受害的红花油茶生长势较弱，部分枝条枯死，甚至整株枯死。寄生植物对广宁红花油茶的健康可持续发展、生态文明建设和森林的水源涵养功能等造成了严重威胁。
2021-09-16
目前，我国对于环境保护力度逐渐加强，民众对于生态环境的保护意识也在逐渐提高，各行业都在探索经济与环境协调发展的道路，实现行业的可持续性发展，也取得了一定的成果。比较有代表性的就是在林业生产中应用无公害防治技术，大幅增强苗木对病虫害的抵御能力，最大程度的削弱病虫害对苗木生长造成的不利影响，将病虫害的危害控制在最小范围内。
2021-09-14
曲靖市位于云南省东部，属亚热带高原季风气候，光照充足，热量丰富，非常适宜马铃薯种植。据相关统计数据资料显示，2019年，全市粮食播种面积944.55万亩，其中马铃薯播种面积262.76万亩，同比增长3.2%，马铃薯产量(折粮)70.94万t，同比增长4.9%，占粮食总产量的22.2%，马铃薯单产(鲜薯)1349.96kg，同比增长1.5%。马铃薯是曲靖市的主要粮食品种之一，保证其产量及品质具有重要的现实意义。
2021-09-14
玉米是我国的主要农作物之一，是优良的饲料、重要的工业原料和优质粮食作物[1]。武威地处河西走廊，土壤肥沃、灌溉便利、光照充足，昼夜温差大，自然条件好[2]，是甘肃乃至全国重要的玉米产区，也是大田玉米和制种玉米主要产区，玉米的播种面积占耕地的30%左右，是当地的经济发展和农民增收的支柱产业。
2021-09-14
小麦纹枯病是我县小麦主要病害之一，该病从小麦出苗至成熟期均可发生，病菌主要侵染小麦茎基部1-2节，幼苗发病初期，在地表或近地表的叶鞘上产生淡黄色小斑点，随后呈典型的黄褐色梭形或眼点状病斑；小麦拔节后，叶鞘上的病斑相互联结，形成云纹秆状。后期病斑侵入茎壁后，输导组织受损，可造成麦株死亡，穗部枯白，严重影响小麦的产量和品质。安阳县种植小麦过程中，群体偏大、肥水偏多、全部属于平原水浇地，常有利于纹枯病发生、蔓延。
2021-09-14
银杏在我国是一种常用的绿化树种，具有良好的适应性和抗逆性，拥有极长的寿命和秀美的外形，病虫害威胁比较少，常用作观赏树、庭荫树、行道树。为充分发挥银杏的药用、食用、观赏等价值，必须加强对银杏的栽培管理，掌握银杏栽培技术要点，并在栽培过程中做好病虫害防治工作，促使银杏健康、茁壮的生长。
2021-09-08我要评论
期刊名称：广西植保
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主管单位：广西壮族自治区农业农村厅
主办单位：广西区植保总站
出版地方：广西
专业分类：农业
国际刊号：1003-877
国内刊号：45-1181/S
创刊时间：1987年
发行周期：季刊
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2020-12-16
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上传者：管理员
