基于叶片的植物病害检测与可解释 AI

农业部门在国家的经济增长中发挥着重要作用。具体在印度背景下,它是数百万农村居民生计的关键来源。植物病害是影响农业部门的重大因素之一。植物因多种原因感染病害,包括合成肥料、过时的耕作方式、环境条件等,这些因素影响农业产量并进而阻碍经济发展。为解决这一问题,研究人员探索了许多基于 AI 和机器学习技术的应用来检测植物病害。本研究综述全面介绍了常见的植物叶片病害,评估了用于病害检测的传统和深度学习技术,并总结了可用的数据集。本文还探讨了可解释 AI(XAI),以增强深度学习模型决策对最终用户的可解释性。通过整合这些知识,本综述为农业部门的研究人员、从业者和利益相关者提供了有价值的见解,促进了开发高效且透明的解决方案以对抗植物病害并推动可持续农业实践的发展。