基于多阶段深度学习模型的植物叶片病害诊断技术助力可持续作物健康监测

为解决农作物叶片病害精准识别难题，研究人员开发了一种基于ResNet101迁移学习的AI诊断框架。该模型通过五折交叉验证训练，实现对29类（22种病害+7种健康状态）叶片的高精度分类，测试准确率达98.25%，AUC值99.06%，显著优于现有方法。该技术可转化为SaaS平台，助力农户减少农药滥用，具有重要生态与经济价值。

　　

在作物健康监测领域，叶片病害是影响产量与品质的关键因素。这项研究创新性地构建了基于深度学习的多阶段诊断系统，采用ResNet101架构结合迁移学习技术，成功实现对29种水果叶片状态的智能判别（包括22种病害类型和7种健康状态）。为提升模型泛化能力，研究团队引入五折交叉验证（five-fold cross-validation）训练策略，有效抑制过拟合现象。

经标准数据集验证，该模型展现出卓越性能：平均检测准确率98.25%，曲线下面积（AUC）高达99.06%，显著超越现有技术方案。值得注意的是，模型在田间实际采集的果蔬数据测试中同样表现优异，证实其强大的适应能力。这项AI技术未来可开发为软件即服务（SaaS）平台，为农户提供实时作物健康监测服务，从源头上减少农药（agrochemicals）过度使用，实现农业生产的可持续发展与生态环境保护双赢。