AI番茄灰霉病预警定制：叶面结露与孢子扩散

灰霉病的田间流行，往往不取决于某一时刻的湿度读数，而取决于叶面连续结露的时长。智慧农业AI定制实验室在寿光两座连栋温室内开展了为期一个生长季的实验性探索，尝试把"结露时长"做成可预警、可联动的环控信号。

方法上，我们在番茄冠层布置叶面湿度传感片，同步采集温湿度、叶温、露点差与冠层图像，并用孢子捕捉片提供发病标签。模型以叶面湿润持续时长、叶温与露点差、夜间湿度回升速率为主要特征，输出未来6小时的发病风险等级，并与除湿机、顶部通风窗联动，在风险升高前提前干预。

阶段性进展如下：

• 在试验区，模型较人工巡检平均提前8~14小时给出高风险提示，一个生长季内化学施药由6次降至4次，病情指数未见上升。
• 当前主要误差来源是传感器结露后的读数漂移，我们正用图像法对叶面湿润状态做交叉校验，以降低误报。

下一步计划是验证模型在不同品种与不同温室结构下的迁移能力，并评估用低成本温湿度组合替代叶面传感器的可行性。