1. 引言
农业作为国民经济的基础产业，其稳定发展直接关系国家粮食安全与社会稳定。病虫害作为制约农业生产的核心因素，每年给全球农业造成超千亿美元经济损失，我国因病虫害导致的农作物减产率常年维持在10%~15% [1]。传统病虫害监测依赖人工巡检，不仅耗时耗力、效率低下，且受监测人员经验水平制约，难以实现病虫害的早期预警与精准防控，往往错过最佳防治窗口期[2]。
随着计算机视觉、机器学习等人工智能技术的飞速发展，图像识别技术为农业病虫害监测提供了全新解决方案。该技术通过对农作物病虫害图像的采集、处理与分析，可自动识别病虫害种类、危害等级及空间分布，为防治决策提供科学数据支撑。近年来，国内外学者在该领域开展大量研究，技术已从早期基于手工特征的传统处理方法，逐步演进至基于深度学习的高精度识别阶段，识别准确率普遍突破90%，应用场景也从实验室延伸至田间、温室、果园等实际农业场景[3]。
然而，农业生产环境的复杂性与多样性给技术落地带来诸多挑战：自然光照、天气变化导致图像采集质量波动，土壤、杂草等复杂背景干扰病虫害特征提取，不同地区作物品种与病虫害形态差异降低模型泛化能力，且高端设备与技术维护的高成本限制了小规模种植户的应用。因此，聚焦典型农业场景开展技术与案例的深度融合分析，通过多维度对比明确不同技术路线的适用条件，最终构建科学的技术选型框架，对推动农业病虫害监测智能化转型具有重要现实意义。
2. 图像识别技术在农业病虫害监测中的技术原理
(一) 核心技术原理
图像识别技术在农业病虫害监测中的应用，本质是通过计算机模拟人类视觉系统，实现对农作物病虫害特征的自动提取与模式匹配，其技术流程包含图像采集、图像预处理、特征提取与分类识别四个紧密衔接的环节[4]。
1) 图像采集环节
图像采集是技术应用的基础，需根据监测场景与作物类型选择适配设备。针对大面积田间作物监测，多采用搭载高清相机与多光谱传感器的无人机，可实现快速、大范围的图像获取，单次飞行覆盖面积可达500亩以上，图像分辨率最高可达0.08 m/像素，能清晰捕捉小麦条锈病初期的黄色病斑；温室大棚场景则以固定安装的高清相机为主，通过定时拍摄(通常5~10分钟/张)实现对作物生长状态的持续监测，部分设备还可同步采集温湿度、光照等环境数据，为病虫害发生风险评估提供多维度信息；果园场景因作物为木本植物、生长周期长，常采用移动机器人搭载微距相机，可实现果实与叶片的近距离拍摄，解决高大果树树冠上层病虫害监测难的问题[5]。
2) 图像预处理环节
图像预处理旨在消除干扰因素、提升图像质量，为后续特征提取奠定基础[6]。针对农业场景的特殊性，常用预处理方法包括：灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，减少数据处理量的同时保留病虫害核心特征；平滑滤波，去除图像中的高频噪声，避免无人机抖动或相机感光元件干扰对特征提取的影响；图像增强(如自适应直方图均衡化、Gamma校正)，通过调整图像对比度与亮度，突出病虫害与健康组织的差异，尤其适用于光照不均场景下的图像优化。
3) 特征提取与分类识别环节
特征提取是图像识别的核心环节，其效果直接决定识别精度。传统方法依赖手工设计特征，通过颜色直方图描述病虫害区域的颜色特征，利用边缘检测算法提取病虫害的形状特征，借助灰度共生矩阵分析叶片纹理变化，但这类方法对复杂背景与形态变异的适应性差，难以满足实际监测需求[7]。随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络(CNN)的特征提取方法成为主流，该方法通过多层卷积与池化操作，可自动学习图像中的深层语义特征，无需人工干预，显著提升了对复杂场景的适应能力，例如通过ResNet、YOLO等经典网络模型，可有效捕捉不同形态病虫害的细微特征差异。
分类识别是技术流程的最终环节，即根据提取的特征参数判断病虫害的种类与危害等级。传统方法多采用支持向量机(SVM)、决策树等浅层机器学习算法，虽计算成本低，但对高维特征的处理能力有限；深度学习框架下，分类识别与特征提取往往融合为端到端的网络模型，通过Softmax等激活函数直接输出识别结果，不仅简化了技术流程，还进一步提升了识别效率与精度，例如YOLO系列模型的单张图像处理时间可控制在0.2秒以内，满足实时监测需求[8]。
(二) 技术发展阶段
图像识别技术在农业病虫害监测中的应用历程，可划分为三个特征鲜明的阶段，各阶段在技术方法、识别性能与适用场景上存在显著差异。
1) 传统图像处理与模式识别阶段(2010年以前)
该阶段核心技术是手工特征设计与简单分类算法的结合，主要通过人工定义颜色、形状、纹理等特征参数，搭配SVM、K近邻等分类算法实现识别。技术门槛低但识别精度有限，普遍在65%~75%之间，且对环境干扰敏感，仅适用于背景单一、病虫害特征显著的实验室场景，难以应对实际农业环境的复杂性。例如对叶片重叠严重的田间作物病虫害，识别准确率会下降至50%以下，无法满足大规模监测需求[9]。
2) 浅层机器学习阶段(2010~2016年)
随着PCA降维、随机森林等算法的引入，技术性能得到一定提升。该阶段通过主成分分析(PCA)对高维手工特征进行降维，减少冗余信息干扰，再利用随机森林等集成学习算法提升分类稳定性，识别精度可达78%~85%，处理效率也从传统方法的5~10张/秒提升至10~20张/秒[10]。但该阶段技术仍依赖人工特征设计，对复杂背景下的病虫害识别能力不足，例如在杂草与作物幼苗混杂的田间场景，易将杂草误识别为病虫害，假阳性率高达15%~20%，仅适用于温室等环境可控场景。
3) 深度学习阶段(2016年至今)
以CNN为代表的深度学习模型推动技术实现突破性发展。该阶段无需人工设计特征，模型可通过大规模数据训练自动学习病虫害的深层特征，识别精度普遍突破90%，部分针对特定病虫害的优化模型精度甚至可达98%；处理效率在GPU加速支持下提升至20~50张/秒，满足实时监测需求；且通过数据增强技术与迁移学习，模型对环境变化的适应能力显著增强[11]。目前，该阶段技术已成为农业病虫害监测的主流，典型模型如YOLO系列(侧重实时性)、ResNet系列(侧重精度)、EfficientDet系列(兼顾精度与效率)，分别适用于不同农业场景的监测需求。
3. 图像识别技术在农业病虫害监测中的典型场景实践
(一) 小麦条锈病的无人机图像识别监测
小麦是我国主要粮食作物，条锈病是导致小麦减产的重大病害，具有传播速度快、危害范围广的特点，早期精准监测对防控至关重要。基于无人机的图像识别技术，可实现大面积麦田条锈病的快速普查与动态监测，已在甘肃、河南等小麦主产区得到广泛应用。
1) 图像采集方案设计
需兼顾覆盖范围与识别精度，通常选择多光谱无人机，飞行高度控制在30~50 m，航线重叠率设置为80%，确保图像拼接的完整性；拍摄时间避开正午强光与早晚弱光时段，选择9:00~11:00或15:00~17:00的平缓光照期，减少反光与阴影对图像质量的影响[12]。以甘肃会宁县1000亩小麦示范田为例，无人机单次巡检耗时约25分钟，可采集包含RGB、红边、近红外波段的多光谱图像，同步记录每张图像的GPS坐标，便于后续生成病虫害分布热力图[13]。
2) 图像预处理方法
针对多光谱图像的特性优化流程：首先通过辐射定标将原始图像转换为反射率数据，消除不同时段光照差异对图像灰度值的影响；其次计算归一化植被指数(NDVI)，利用健康小麦与感病小麦的NDVI值差异(健康小麦NDVI > 0.6，感病小麦NDVI < 0.3)实现初步筛选；最后采用双边滤波算法去除无人机抖动产生的噪声，同时保留条锈病病斑的边缘特征，为后续特征提取提供清晰图像数据[14]。
3) 模型架构与性能评估
模型架构选择侧重实时性与小目标识别能力，实际应用中以改进型YOLOv8s为主，在网络backbone部分加入注意力机制(CBAM)，增强对小面积病斑(占叶片面积5%以下)的特征捕捉能力；训练数据集涵盖甘肃会宁、河南新乡、陕西宝鸡等6个小麦主产区的2.3万张条锈病图像，包含轻度(病斑占比 < 10%)、中度(10%~30%)、重度(>30%)三个危害等级，通过Mosaic数据增强技术将样本量扩充至10万张，提升模型对不同地区条锈病形态差异的适应能力[15]。
如表1所示，性能评估从准确率、召回率、处理效率三个核心指标展开，在5000张独立测试集上的结果如表1所示。由表1可知，模型识别准确率达96.2%，召回率94.8%，单张图像处理时间0.2秒，满足实时监测需求；对轻度病斑的识别率达89.3%，较传统人工巡检(72%)提升17.3个百分点，体现出显著的技术优势[16]。
Table 1. Performance evaluation results of the drone-based monitoring model for wheat stripe rust
表1. 小麦条锈病无人机监测模型性能评估结果
评估指标 |
数值 |
对比基准(人工巡检) |
提升幅度 |
识别准确率 |
96.2% |
72.0% |
+24.2% |
召回率 |
94.8% |
68.5% |
+26.3% |
轻度病斑识别率 |
89.3% |
72.0% |
+17.3% |
单张处理时间 |
0.2秒 |
30秒 |
提升99.3% |
4) 实际部署效果
甘肃会宁县示范田通过每周1次的无人机巡检，结合云端平台生成的病虫害分布热力图，种植户可实现精准施药。数据显示，该技术应用后农药用量减少35%，防治效率提升40%，每亩小麦减少经济损失约120元；同时，通过动态监测病虫害扩散趋势，提前3~5天发出预警，有效遏制了条锈病的大面积传播，示范田整体减产率从往年的15%降至5%以下，显著提升了小麦产量与品质。
(二) 番茄晚疫病的温室图像识别监测
温室大棚作为集约化农业生产模式，具有环境封闭、温湿度可控的优势，但也易导致病虫害滋生与快速传播，番茄晚疫病作为温室番茄的高发病害，一旦发生可在3~5天内蔓延至整个棚室，传统人工监测难以实现及时预警[17]。基于固定相机与物联网的图像识别技术，可实现对番茄晚疫病的实时监测与智能预警，已在山东寿光、甘肃兰州等温室主产区试点应用。
1) 图像采集方案设计
适配温室封闭环境的特殊性，通常在温室顶部每隔10~15 m安装1台高清相机(如海康威视DS-2CD3T86FWDV2-I5S)，镜头加装偏振镜减少棚膜反光干扰，拍摄分辨率设置为1920 × 1080像素，可清晰捕捉番茄叶片背面的晚疫病霉层；拍摄频率根据番茄生长阶段调整，苗期与结果期分别设置为10分钟/张与5分钟/张，同时通过传感器同步采集温室内温度(15℃~30℃)与湿度(60%~90%)数据，为病虫害发生风险评估提供环境参数支撑。
2) 图像预处理方法
重点解决温室光照不均与水滴噪声问题：首先采用自适应阈值分割算法，根据叶片与背景(土壤、支架)的灰度值差异实现前景提取，去除无关背景干扰；其次通过形态学开运算(先腐蚀后膨胀)消除叶片表面的水滴噪声，避免误识别；最后采用Gamma校正(γ = 1.2)调整图像亮度，使晚疫病的褐色病斑与健康叶片的绿色形成鲜明对比，病斑区域的灰度值差异提升20%以上，显著增强了病虫害特征的可识别性。
3) 模型架构与性能评估
模型架构设计注重精度与环境参数的融合，选择ResNet50作为基础模型，并改造为双分支网络结构：一支通过卷积层提取番茄叶片的纹理与颜色特征，识别晚疫病的形态特征；另一支引入温湿度数据，利用全连接层实现“图像特征 + 环境参数”的联合判断——当温湿度处于晚疫病高发区间(温度20℃~25℃、湿度 > 85%)时，模型会自动提升病害识别灵敏度。训练数据集包含甘肃兰州、山东寿光等地温室的1.8万张番茄晚疫病图像，标注信息涵盖病斑位置、危害等级及对应温湿度条件，通过MixUp数据增强技术提升模型对不同病斑形态的适应能力[18]。
性能评估结果如表2所示，模型在1000张独立测试集上的识别准确率达97.5%，假阳性率仅2.1% (误将叶片污渍识别为病斑的比例)，单张图像处理时间0.3秒；当温湿度触发高发条件时，模型预警响应时间 < 1分钟，较人工巡检(每日1次，响应滞后4~6小时)大幅提升，为病虫害早期防控争取了关键时间[19]。
Table 2. Performance evaluation results of the greenhouse monitoring model for tomato late blight
表2. 番茄晚疫病温室监测模型性能评估结果
评估指标 |
数值 |
对比基准(人工巡检) |
提升幅度 |
识别准确率 |
97.5% |
85.0% |
+12.5% |
假阳性率 |
2.1% |
10.5% |
−8.4% |
预警响应时间 |
<1分钟 |
4~6小时 |
提升99.2% |
单张处理时间 |
0.3秒 |
10秒 |
提升97.0% |
4) 实际部署效果
甘肃农业大学温室示范基地(5000 m2)通过该技术实现番茄晚疫病的早期预警，当监测到发病率达5%时，系统自动开启通风设备降低湿度(从85%降至65%)，并通过手机APP向种植户推送预警信息。2024年试点期内，番茄晚疫病发病面积减少60%，产量损失从15%降至5%，同时减少25%的农药使用量；此外，系统与温室环境调控设备的联动，使温室内晚疫病适宜发生的环境时长缩短40%，从源头降低了病虫害滋生风险，为温室番茄的优质高产提供了有力保障。
4. 不同技术路线的多维度对比与技术选型框架
(一) 不同技术路线的多维度对比
为明确传统图像处理、浅层机器学习与深度学习在农业病虫害监测中的适用条件，从识别性能、处理效率、成本投入、环境适应性四个核心维度展开横向对比，结果如表3所示。
Table 3. Multi-dimensional comparison of different technical routes
表3. 不同技术路线多维度对比表
技术路线 |
识别准确率 |
处理效率 (张/秒) |
硬件成本 (单设备) |
环境适应性 |
适用场景 |
典型缺陷 |
传统图像
处理 |
65%~75% |
5~10 |
0.5~1万元 |
差，受光照、背景干扰大 |
实验室、单一背景场景 |
抗干扰弱，泛化能力差 |
浅层机器
学习 |
78%~85% |
10~20 |
1~3万元 |
一般，复杂背景识别精度低 |
温室可控
环境 |
复杂场景适配性不足 |
深度学习 |
90%~98% |
20~50 (GPU加速) |
5~30万元 |
好，抗干扰能力强 |
田间、果园复杂场景 |
成本高，需专业技术
维护 |
从识别性能来看，深度学习路线的准确率显著优于其他两种技术，尤其对复杂背景下的病虫害识别优势明显，例如在杂草覆盖率30%的麦田场景，深度学习模型的识别准确率仍能维持在92%以上，而传统方法与浅层机器学习的准确率分别降至60%与75%以下。处理效率方面，深度学习在GPU加速支持下可达20~50张/秒，满足大规模图像的实时处理需求，传统方法虽硬件要求低，但处理效率仅为深度学习的1/4~1/2，难以应对无人机批量采集的图像数据。
成本投入是影响技术普及的关键因素，传统图像处理仅需普通电脑与高清相机，单设备成本可控制在1万元以内，适合经济条件有限的小规模种植户；深度学习则需购置无人机、GPU服务器等高端设备，单设备成本最高可达30万元，且模型训练与维护需专业技术人员，每年维护成本约1~2万元，更适用于规模化农业企业与合作社。环境适应性上，深度学习通过数据增强与迁移学习，对光照变化、背景干扰的抗干扰能力最强，可在雨天、雾天等复杂天气下保持85%以上的识别准确率，而传统方法与浅层机器学习的准确率会下降至60%以下[20]。
综合来看，三种技术路线各有优劣：传统图像处理适合低成本、简单场景的初步监测；浅层机器学习可作为温室等可控环境的过渡方案；深度学习则是田间、果园等复杂场景的最优选择，也是未来技术发展的主流方向。
(二) 技术选型框架构建
基于不同农业场景的需求差异与资源条件，构建“场景特征–核心需求–技术推荐–预期效果”的四级技术选型框架，为不同类型种植主体提供科学决策依据。
1) 大规模田间作物场景选型(面积 > 100亩)
该场景核心需求是快速普查与实时预警，若种植主体具备无人机与GPU服务器等硬件资源，推荐采用“多光谱无人机 + 改进型YOLO系列模型”的技术路线。该路线通过无人机实现大面积图像采集，搭配改进型YOLO模型保障实时识别，可实现95%以上的识别准确率，单亩年应用成本约120元，农药用量减少30%~40%，适用于小麦、玉米等规模化种植作物。
若资源有限，可选择“地面相机 + 轻量化深度学习模型(如MobileNet)”的简化方案。地面相机按50亩/次的范围进行分区采集，轻量化模型通过裁剪网络层数降低硬件需求，虽覆盖范围缩小，但单亩年成本可降至60元，识别准确率仍能维持在90%左右，满足中小规模种植户的监测需求。
2) 温室大棚场景选型(面积 < 10亩)
场景核心需求是精准监测与环境联动，推荐采用“固定偏振相机 + ResNet系列双分支模型”技术路线。固定偏振相机减少棚膜反光干扰，双分支模型融合温湿度数据提升识别精度，准确率可达97%以上，预警响应时间 < 1分钟，单棚年应用成本约800元，病虫害传播率降低60%，适用于番茄、黄瓜等温室高附加值作物。
小规模种植户可选择“普通高清相机 + 浅层机器学习(SVM)”方案，普通高清相机按10分钟/张的频率拍摄，SVM模型通过手工特征实现基础识别，单棚成本降至300元以下，虽预警响应滞后至30分钟，但能满足病虫害基础监测需求，平衡成本与实用性。
3) 中小果园场景选型(面积10~50亩)
场景核心需求是精细化识别与成本可控，推荐采用“移动机器人(简化版) + EfficientDet模型”技术路线。移动机器人搭载简化版机械臂，实现果树不同高度的图像采集，EfficientDet模型兼顾小目标识别与效率，对果树病虫害识别覆盖率达95%，优质果率提升10%~15%，单亩年成本约150元，适用于柑橘、苹果等果园作物。
若果园地形复杂(坡度 > 15˚)，可改用“手持相机 + 迁移学习模型”方案。种植户通过人工手持相机拍摄果树关键部位(果实、叶片)，模型基于预训练参数微调，仅需500张本地样本即可实现92%的识别准确率，单亩年成本降至80元，解决复杂地形下设备适配难题。
4) 欠发达地区小规模种植场景选型(面积 < 10亩)
场景核心需求是低成本与易操作，推荐采用“智能手机 + 开源轻量化模型”技术路线。种植户通过手机拍摄病虫害图像，上传至云端开源平台(如Tensor Flow Lite)获取识别结果，平台提供免费模型调用服务，单亩年成本 < 30元，识别准确率约88%，虽功能简化，但能满足病虫害种类的基础识别需求，为后续防治提供参考，适用于欠发达地区的零散种植地块。
5. 图像识别技术在农业病虫害监测中的优化路径
(一) 优化图像采集与预处理技术，提升数据质量稳定性
针对自然环境导致的图像质量波动问题，需从设备研发与算法优化两方面发力。在图像采集设备方面，研发具备自动调光、防抖、抗恶劣天气功能的多光谱相机，通过内置光感传感器实时调整曝光参数，在强光、弱光环境下均能保持稳定的图像亮度，同时采用防水防尘设计，确保雨天、沙尘天气的正常工作；针对作物叶片重叠与遮挡问题，开发“无人机 + 地面相机”的混合采集模式，无人机实现大范围普查，地面相机对重点区域进行近距离补拍，减少图像信息缺失。
在图像预处理算法方面，结合农业场景特征开发自适应处理模型：针对光照不均问题，提出基于深度学习的图像增强算法，通过U-Net网络对图像亮度进行分区调整，避免传统全局增强导致的局部过曝或欠曝；针对复杂背景干扰，研发基于语义分割的背景去除算法(如MaskR-CNN)，自动识别并剔除土壤、杂草等无关背景，仅保留作物与病虫害区域；针对不同作物品种的图像差异，设计场景自适应预处理流程，通过图像特征自动判断作物类型，匹配最优预处理参数，提升数据质量的一致性。
(二) 加强数据建设与模型优化，提升模型泛化能力
模型泛化能力不足的核心原因是训练数据集的规模与多样性不足，需从数据集构建与模型设计两方面突破。在数据集建设上，联合科研机构、农业企业与地方政府，构建全国性农业病虫害图像共享库，重点收集不同地区、不同作物品种、不同生长阶段的病虫害图像，目标规模达50万张以上，涵盖小麦、水稻、玉米、番茄、柑橘等20种主要农作物，以及100种常见病虫害；同时建立数据标注标准，明确病虫害种类、危害等级、拍摄环境等元数据信息，确保数据质量。
在模型设计上，采用迁移学习与多任务学习提升泛化能力。迁移学习通过将在大规模通用图像数据集(如Image Net)上训练的模型参数，迁移至农业病虫害识别任务中，减少模型对特定数据集的依赖，例如基于预训练ResNet-18模型，仅需500张本地病虫害图像微调，即可使识别准确率达92%以上；多任务学习通过同时训练病虫害种类识别、危害等级判断、位置定位等多个任务，让模型全面学习病虫害特征，增强对不同形态变异的适应能力，例如在YOLO模型中加入危害等级分类分支，使模型同时输出病虫害种类与危害程度，识别精度提升5%~8%。
(三) 推动设备研发与模式创新，降低技术应用成本
高成本是制约技术普及的关键瓶颈，需通过硬件国产化、软件开源化与应用模式创新降低门槛。在硬件设备方面，研发基于国产芯片(如华为昇腾310、瑞芯微RK3588)的嵌入式图像识别终端，成本控制在2000元以内，性能可满足轻量化深度学习模型的实时推理需求，替代高价GPU服务器；推动无人机、移动机器人等设备的国产化替代，通过规模化生产降低硬件价格，例如国产多光谱无人机的价格已从早期的30万元降至15万元以下，且性能与进口设备相当。
在软件系统方面，鼓励科研机构与企业开放图像识别模型与平台，例如中国农业科学院研发的“农业病虫害智能识别平台”已开源50余个预训练模型，支持小麦、水稻等主要作物的病虫害识别，用户无需专业技术即可直接调用；同时基于云计算技术构建“云端一体”服务模式，将模型部署在云端服务器，种植户通过手机、平板等终端即可访问识别服务，无需购置高性能硬件，单用户年使用成本可控制在100元以内。
在应用模式上，推广“政府补贴 + 合作社牵头 + 农户参与”的集约化应用模式。地方政府对购买图像识别设备的合作社给予30%~50%的补贴，合作社统一采购设备并为周边农户提供监测服务，按亩收取少量服务费用(通常5~10元/亩/年)，既降低农户单独应用的成本，又提高设备利用效率，该模式已在甘肃会宁、河南新乡等地试点成功，带动周边500余户小规模种植户应用图像识别技术。
(四) 构建产学研用协同机制，拓展技术应用场景
推动图像识别技术与农业生产的深度融合，需建立多元化协同创新机制与应用场景。在协同机制上，构建“科研机构 + 企业 + 农业合作社”的产学研用联盟：科研机构负责技术研发与模型优化，企业承担设备生产与系统集成，农业合作社负责技术推广应用与农民培训，形成技术研发、成果转化、应用推广的完整链条。例如甘肃农业大学与本地农业科技企业合作，针对小麦条锈病开发的专用识别模型，已在省内10个县(区)推广应用，覆盖麦田面积超10万亩。
在应用场景拓展上，将图像识别技术与农业保险、农产品溯源等产业服务相结合。与保险公司合作，利用病虫害监测数据实现定损理赔的自动化与精准化，减少人工定损的主观误差，例如某农业保险公司基于无人机监测数据，将小麦条锈病的定损时间从7天缩短至1天，理赔准确率提升20%；与农产品溯源体系对接，通过记录作物生长过程中的病虫害监测数据，为农产品质量安全提供可追溯依据，增强消费者信任，例如甘肃文县的柑橘种植基地，通过将溃疡病监测记录纳入溯源系统，优质果收购价提升15%~20%。
6. 结论
图像识别技术为农业病虫害监测的智能化、精准化转型提供了核心技术支撑，通过在小麦条锈病无人机监测、番茄晚疫病温室监测等典型场景的深度应用，已验证其在提升监测效率、减少农药使用、降低经济损失方面的显著成效。从技术发展趋势来看，未来图像识别技术将向“更高精度、更低成本、更广适配”方向演进：多光谱成像、高光谱分析等技术的融合将进一步提升病虫害早期识别能力，轻量化模型与国产硬件的发展将持续降低应用门槛，而联邦学习、边缘计算等技术的引入将解决数据隐私与偏远地区网络覆盖问题。
然而，技术落地仍需突破诸多挑战：复杂农业环境下的图像质量控制、跨区域模型泛化能力提升、小规模种植户的成本可及性，这些问题的解决不仅需要技术层面的持续创新，还需政策支持、资金投入与人才培养的协同发力。通过构建科学的技术选型框架，引导不同资源条件的种植主体选择适配技术路线，最终推动图像识别技术在农业病虫害监测中的规模化应用，为保障国家粮食安全、推动农业绿色可持续发展提供有力支撑。