AI作物病害识别定制：田间多光谱与轻量模型部署

在智慧农业方向，我们近期完成了一轮针对大田作物叶部病害识别的实验性验证。与实验室环境不同，田间成像面临光照剧烈波动、叶片重叠遮挡和背景杂乱三类干扰，直接用通用视觉模型迁移，准确率会下降约15到20个百分点。

本阶段的做法是把问题拆成两步：先用多光谱通道（红边与近红外）构造植被指数，把病斑从土壤和阴影里分离出来，再让轻量分类网络只在这个掩膜区域内判别病种与严重度。这样做的好处是模型不必再去学“什么是叶子”，参数规模压到2M以内，可在边缘盒上以每秒8到10帧运行。

阶段性进展：

• 在自建的3类病害、约4200张田间图像上，掩膜前置方案的平均识别准确率为88.6%，较端到端基线提升约13个百分点，误报主要集中在早期轻微病斑。
• 下一步计划补采不同生育期与阴雨天气样本，并引入时序对比，用同一地块多日影像判断病害扩散趋势，而非单帧定级。