智慧農產品一體化平臺解決方案0102農業現代化政策推動國務院印發《“十四五”推進農業農村現代化規劃》，強調精準農業重要性，傳統農作物核實方法效率低、準確性不足，影響農業補貼發放。無人機航拍技術結合政策支持，為農業現代化提供技術與政策保障，助力農田精準管理與補貼精準發放。柑橘產業現狀與病蟲害問題....柑橘種植面積865萬畝，產量1382萬噸，是重要支柱產業。黃龍病等病蟲害頻發，導致成本高、質量差，傳統診斷方法復雜、準確率低。柑橘病蟲害種類多、種植面積大、技術人員匱乏，大量生產數據未充分利用，急需高效檢測方法。農業現代化背景與挑戰柑橘產業規模大，長期受病蟲害影響大，造成大量經濟損失，急需高效檢測方法，能夠在早期及時發現控制。基于調制熒光檢測、高光譜成像技術的傳統診斷方法過程復雜且識別準確率浮動較大。大量的柑橘生產數據因缺乏針對性的分析算法，因此沒有得到充分的使用。柑橘病蟲害種類繁多，種植面積大，技術人員匱乏，難以全部準確診斷。①②③④需求分析010302農田地塊矢量數據獲取收集農田邊界、面積、地理位置等矢量數據，為無人機飛行航線規劃提供基礎，確保無人機精準覆蓋農田區域。矢量數據是農田管理的關鍵，為后續農作物識別和病蟲害監測提供準確的空間信息。無人機正射掃描航線規劃根據地塊矢量數據，結合地形地貌和氣象條件，規劃無人機飛行航線，實現均勻覆蓋農田，獲取高質量航拍影像。合理的航線規劃可提高數據采集效率，減少數據冗余，降低無人機能耗，保障飛行安全。正射影像大圖合成與切割對單張航拍照片進行批量處理，合成正射影像大圖，再與地塊矢量數據疊加，切割出每個地塊的影像，用于農作物種類識別。正射影像大圖可提供高精度農田地表影像，為農作物識別和病蟲害監測提供清晰、準確的圖像數據。無人機巡檢農作物及病蟲害識別模型構建識別結果質量控制與精度評估數據可視化與報告生成利用數據清洗和增強技術，訓練yolov8m-cls生成農作物分類模型和病蟲害識別模型，實現對不同農作物及病蟲害的精準識別。以柑橘葉片病癥識別為例，采用E-Res2Net模型，結合多尺度特征提取和注意力機制，提升分類準確率。對AI識別結果進行精度評估，通過實地調查和與已知數據對比，確保識別準確度≥85%，為農業決策提供可靠依據。精度評估可發現模型存在的問題，及時調整和優化，提高模型的泛化能力和實用性。將識別結果和相關數據通過GIS工具與專業農業管理平臺進行可視化展示，生成分析報告，輔助農業決策和規劃。數據可視化可直觀呈現農作物生長狀況和病蟲害分布，為農業管理者提供清晰的決策支持，提高農業管理效率。AI識別與數據分析桑葉治理治理步驟：無人機定期采集數據進行分析，AI制定針對性的治理方案，實施治理措施并評估效果，根據評估結果調整方案。砂糖橘治理治理步驟：建立無人機果園監測檔案，根據監測結果AI制定治理計劃，組織人力物力實施治理，定期檢查治理效果并優化方案。玉米治理治理步驟：無人機實時監測玉米生長情況，及時發現病蟲害和營養缺乏問題，AI制定相應的治理措施，跟蹤治理效果并進行調整。柑橘治理治理步驟：無人機巡檢對柑橘園進行分區管理，定期進行數據采集和分析，AI制定個性化的治理方案，確保治理效果。桑葉生長狀況預測：通過無人機采集的圖像和光譜數據，分析桑葉的生長高度、病蟲害發生情況，利用AI模型預測桑葉常見病蟲害的發生概率和時間。砂糖橘病蟲害預測：識別砂糖橘常見的病蟲害，如黃龍病、炭疽病等，預測其發生范圍和嚴重程度。玉米蟲害預測：預測玉米螟、蚜蟲等病蟲害的發生情況，提前做好防治準備。柑橘預測病蟲害預測：診斷柑橘常見的病蟲害，如潰瘍病、紅蜘蛛等，預測其發生趨勢。農業場景創新多尺度特征提取網絡提出了適用于柑橘病癥葉片分類的算法E-Res2Net，以Rse2Net為骨干網絡，捕獲多尺度特征信息，從不同的角度捕獲細粒度特征，讓模型更適用于病癥葉片分類。注意力機制針對Res2Net模型對植物葉片細粒度特征關注不夠的不足，在Res2Net的基礎上加入了通道注意力模塊，注意力模塊可以讓模型更好的提取植物葉片的特征，有著更好的分類效果。優勢專業真實的數據集模型訓練使用的數據集均為真實采集的數據，并通過專家標注，保證模型能學習到準確的特征，以提高分類準確度。高效的識別效果使用E-Res2Net模型在真實植物葉片數據集上進行實驗，準確率達到了84.62%，并通過對比試驗證明了本文提出的模型的有效性，并且優于傳統模型。創新點及優勢未來發展趨勢環境友好型農業生產無人機和AI技術的應用減少了農藥和化肥的使用量，降低了農業生產對環境的污染，符合農業可持續發展的要求。精準農業可實現資源的合理利用，提高土地利用率，減少土地浪費，保護生態環境。無人機技術可緩解農村勞動力老齡化問題，降低人力成本，提高農業生產的現代化水平，吸引更多年輕人從事農業生產。智慧農業的發展可提高農業生產效率和效益，促進農村經濟的發展，推動鄉村振興戰略的實施。農業勞動力優化技術優勢，持續發展本次我們以自然背景下的柑橘葉片病癥識別為研究對象，針對實際場景中復雜背景、病癥尺度過小等問題，設計了用于柑橘葉片病癥識別的神經網絡模型E-ResNet，它結合多尺度特征提取和注意力機制，實現了對柑橘葉片病癥的有效識別。近年來,智慧農業正在我國興起,其在推動農業生產領域的智能化、經營