印度科学家开发水稻早期病虫害识别应用程序
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农业是印度的主要产业，每年因植物病害损失35%的作物产量。2022年12月12日，印度中央邦印多尔圣贤大学（Sage University）的研究人员开发了基于卷积神经网络（convolution neural network）应用程序，可在早期发病阶段快速有效地确定作物的病害。具体研究成果发表在《国际工程系统建模和模拟（International Journal of Engineering Systems Modelling and Simulation）》期刊上。
水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，易受到各种病害以及各种虫害的影响，有些症状在田间不易识别。因此，急需一种自动识别水稻病害的方法，为农民提供及时的诊断。中央邦印多尔圣贤大学的研究人员利用4000多张健康和患病的水稻图片以及不同病害来源数据测试各种工具。结果表明ResNet50程序取得了最令人满意的结果，准确度达到97.5%。该程序可根据作物照片确定是否患病，进一步确定病害的种类，具体包括稻瘟病、胡麻斑病、纹枯病、云纹病、白叶枯病、稻曲病、东格鲁病、鞘腐病以及二化螟、铁甲虫危害等。
总体来说，该程序在独立测试图像上准确度为98.2%，足以帮助农民快速诊断病虫害，从而精准施药。同时，该应用程序不受限于拍照条件，且不同角度下的病害图像更有利于提高准确度。该程序的运用可有效降低农业成本，实现农业的自动化，并提高农业生产的效率。
原文来源：美国物理学家组织网
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