基于人工智能的农田景观中害虫发生预测与展望

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨璐嘉

作者： 杨璐嘉;门兴元

作者机构：

关键词： 农田景观;害虫预测;人工智能;时空建模;深度学习

期刊名称： 应用昆虫学报

ISSN： 2095-1353

年卷期： 2025 年 62 卷 003 期

页码： 567-581

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 农田景观中害虫发生、扩散和危害，导致了作物减产、农产品质量下降，并深刻影响了农业生态系统的稳定性和可持续性。作为农业生产管理的关键环节，害虫种群监测与发生预测，有助于提前预警和合理防控决策，在保障粮食安全和推动生态农业建设中发挥着至关重要的作用。传统的害虫预测方法主要利用种群调查、环境监测、景观遥感以及历史数据的统计建模，但在应对全球气候变化和农田景观变化、提高预测精准度以及实现动态监测方面仍面临诸多局限。随着人工智能（AI）技术的进步，基于机器学习和深度学习在农田景观中害虫预测系统成为研究热点。本文系统综述了农田景观中害虫预测技术的演进路径及智能预警机制的理论与应用，重点讨论了基于AI驱动在农田景观害虫预测中的应用潜力、深度学习模型在害虫智能识别中的实践应用、以及多模态数据融合技术在害虫-天敌互作监测中的潜力等方面。本文还详细分析了当前AI模型在害虫预测中可能面临的技术瓶颈与挑战，展望了通过强化跨学科合作与技术集成，AI技术对农田景观中的害虫预测的深度应用将进一步优化农业生态管理策略，提高害虫防控的精准性和时效性。

分类号： S433

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