聚焦卷积神经网络（CNN）、人工神经网络（ANN）与图像分析---AI在植物科学中的应用进展

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在农业生产中，识别田间杂草与害虫是确保作物健康与产量的关键环节。传统的识别方法依赖人工经验，不仅费时费力，而且主观性强。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）的引入，极大地提升了识别的效率与准确率。

在一项研究中，研究者构建了一个基于 CNN 的智能系统，用于识别与作物共生或竞争的杂草，并进一步推荐相应的除草剂。系统结合了图像处理技术中的 K-means 聚类，用于图像特征提取，再利用 CNN（如 ResNet152V2 预训练模型）进行图像分类与物种识别。ResNet152V2 拥有跳跃连接（skip connections）和恒等映射层，这些设计有助于防止深层神经网络中出现梯度消失问题，使模型能更有效地学习复杂图像特征。

此外，该系统不仅应用于杂草识别，还扩展至农作物害虫的分类识别中。研究者基于来自不同地理区域的昆虫图像数据集（如 Kaggle Pests 数据集），使用 ResNet152V2 模型进行训练，结合全局平均池化（Global Average Pooling）、Dropout 层等技术，实现了对九类常见害虫的精准识别。该模型在图像识别的基础上，还集成了杀虫剂推荐功能，为农户提供从识别到防治的一站式解决方案。

相比传统 CNN 模型，该研究展示了通过预训练模型微调（fine-tuning）+特征自动提取的方式，如何有效提升模型准确性与泛化能力。实验证明，该系统在害虫分类任务中的准确率可达 91.5%，远高于其他传统分类器。

机器学习可以帮助优化作物管理实践。算法可以通过分析包括土壤特性、天气条件和作物性能信息的大型数据集来确定最佳种植日期、灌溉计划和肥料施用量。

机器学习技术也被应用于植物基因组学和转录组学。基因组数据为了解植物性状的遗传基础和对环境刺激的反应提供了有价值的见解。机器学习算法可以分析基因组数据，以识别与特定性状相关的基因并预测基因功能。同样，机器学习可以分析捕获不同情况下基因表达模式的转录组数据，以了解植物如何应对各种胁迫和处理，下面是相关研究（https://www.mdpi.com/2073-4409/10/9/2428）。

用于纳米引物种子诊断的人工智能和机器学习技术

在现代农业中，种子的发芽率和出苗一致性直接关系到作物的产量与稳定性，因此种子活力的准确评估显得尤为关键。过去，种子的发芽评分主要依赖人工观察，这不仅效率低，而且容易受到主观判断的影响，限制了其在大规模生产中的应用。为了解决这一问题，研究者逐渐将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术引入到种子诊断与表型分析中，开发出一系列智能系统，如 Germinator、phenoSeeder 和 MultiSense 等工具，用于在纳米引发处理后自动分析种子的活力与发芽特征。具体而言，AI 与 ML 技术可结合红外光谱（FT-NIR）和 X 射线图像数据，分析种子在化学引发处理后的热量、水分含量等变化，从而判断其生理状态，预测发芽潜力与产量表现。研究显示，这些技术不仅能有效打破种子休眠，还可显著提升种子的活力与育苗质量。

一项针对泰国水稻的研究开发了基于人工神经网络的自动发芽检测系统，利用图像分析自动测定种子的发芽状态，避免了传统评估方法中的人工误差。在大豆种子研究中，使用 FT-NIR 光谱与 X 射线成像数据训练的机器学习模型实现了约 85% 的发芽预测准确率，而基于图像特征的分类模型则可将大豆种子和幼苗以 94% 的准确率分类至不同的活力等级。这些系统通常采用卷积神经网络（CNN）或其他深度神经网络架构，在不需要人工干预的前提下识别种子的颜色、形状、纹理和大小，并根据发芽状态进行分类与评估。

研究还发现，通过结合交互式用户界面与自动图像分析功能，可以极大地提升种子筛选与育种效率，帮助育种家和农民在播种前做出更科学的决策。随着农业企业数据量的日益增长，AI 与 ML 技术已成为支持种子检测、施肥管理和精准育种等农业活动不可或缺的工具。这些基于数据驱动的智能系统不仅提高了种子质量评估的速度和准确性，也为农业的数字化与智能化发展提供了强有力的支撑。

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