农业机械学报

作者：翟长远，刘博浩，李翠玲，赵学观，刘浩威，郝建军

单位：河北农业大学;北京市农林科学院,河北农业大学;北京市农林科学院,北京市农林科学院;国家农业智能装备工程技术研究中心,北京市农林科学院;国家农业智能装备工程技术研究中心,北京市农林科学院,河北农业大学,

关键词：葡萄;病害;检测;分级

基金：国家自然科学基金项目（32401682）和北京市农林科学院杰科计划项目（JKZX202212）

葡萄在生长过程中面临多种病害威胁，主要包括霜霉病、白粉病、灰霉病、炭疽病和黑豆病等，目前这些病害主要通过粗放的化学药剂喷洒防治，导致土壤污染、药液残留等问题频发，造成葡萄种植园生态破坏，经济效益受损，亟需对葡萄主要病害分类分级治理。本文围绕葡萄主要病害识别、检测与分级方法，结合国内外研究现状，分别阐述葡萄主要病害潜育期检测技术和发病期检测与分级技术，包括分子生物学检测、光谱检测、成像检测技术、无人机、卫星遥感和多源数据融合等检测方法，以及基于机器学习和深度学习的病害识别分类、目标检测与分级技术。在此基础上，总结了当前面临的葡萄主要病害检测方法推广应用场景存在局限、检测与分级模型普适性不足、多模态多病害实地协同检测困难、病害动态变化全过程研究不完善、相似症状的不同病害识别精度有限等问题，并分析了主要成因。针对以上问题，归纳了近年来提出的主要病害检测算法的技术细节，对比分析了各类算法的性能表现和改进策略。最后，提出了葡萄园智能化检测未来发展方向：自然条件下面向复杂场景检测、检测与分级的普适性模型构建、小样本学习与细粒度识别研究、病症动态追踪与病斑信息预测和融合病害信息的防控装备研发等方向，为精准施药智能化治理葡萄病害奠定基础。

来源：2025年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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