综述：机器学习在农产品监测及植物生理响应生物与非生物胁迫预测中的方法与挑战

这篇综述系统阐述了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在农业领域的创新应用，聚焦于作物胁迫监测（生物/非生物）、产量预测及品质评估，涵盖物联网（IoT）、无人机（UAV）、高光谱成像等前沿技术，同时探讨了联邦学习（FL）、可解释AI（XAI）和数字孪生等新兴方向面临的挑战与机遇。

　　

机器学习赋能农业：从胁迫预测到智能监测

引言

全球人口增长与气候变化对农业生产提出严峻挑战，其中生物胁迫（如病原体）和非生物胁迫（如干旱、盐碱）导致每年超过50%的作物损失。机器学习（ML）与深度学习（DL）技术通过整合多源数据（卫星遥感、无人机影像、IoT传感器），为精准农业提供了高效解决方案。

机器学习技术基础

ML算法分为监督学习（如支持向量机SVM、随机森林RF）、无监督学习（如K-means聚类）和强化学习（RL）。深度学习（DL）中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像分类和时间序列分析中表现突出。联邦学习（FL）和边缘计算（Edge AI）实现了分布式数据训练与实时田间决策，解决了隐私与延迟问题。

农产品智能监测

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  产量预测：结合植被指数（如NDVI、EVI）与RF、LSTM模型，小麦产量预测精度达R²=0.89。

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  品质评估：CNN模型对香蕉成熟度分类准确率>98%，芒果分选系统（Inception v3）精度达99.2%。

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  自动化采收：YOLOv5和Mask R-CNN实现果实定位误差<1.1%，集成机器人臂完成无损采摘。

非生物胁迫响应预测

高光谱成像（400-2500 nm）结合SVM可提前14天预警干旱，热成像（CNN）识别盐胁迫准确率94%。叶片温度与气孔导度关联性通过轻量化模型Soybean-EdgeNet实时监测，而量子机器学习（QML）在小麦品种分类中达98.2%准确率。

生物胁迫早期诊断

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  病害检测：Transformer模型在番茄病害分类中准确率99%，FL框架下小麦病害识别隐私保护性能媲美集中训练。

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  虫害定位：Mask R-CNN对柑橘黄龙病检测灵敏度提升40%，K-means聚类分割病斑区域效果显著。

挑战与未来方向

数据稀缺、模型泛化性（如跨生态区适应性）和计算资源限制仍是瓶颈。AutoML简化了模型开发，而数字孪生和XAI（如SHAP分析）增强了决策透明度。未来需聚焦轻量化模型（MobileNetV3）、多模态数据融合及伦理框架构建，以推动农业可持续发展。

结语

ML与DL技术正重塑农业监测与胁迫管理范式，从分子标记（miRNA）到宏观遥感，构建了全链条智能农业体系。随着边缘计算和QML等技术的成熟，精准农业将更高效应对全球粮食安全挑战。