植物病理学已经开发出一系列改善植物病害管理的概念和工具,包括用于理解和应对气候变化新风险的模型。大多数这些工具都可以利用人工智能(AI)的新进展进行改进,例如机器学习可以将大量数据集集成到预测模型中。有可能开发自动风险分析,提醒决策者(从农场经理到国家植物保护组织)可能需要采取行动,并为有针对性的应对措施提供决策支持。我们回顾了机器学习在植物病理学中的应用,并综合了下一步如何在数字农业中充分利用这些工具的想法。通过整合广泛的新数据(包括来自远程传感器等工具的数据),将加强全球项目,例如拟议的全球植物病害监测系统,这些数据用于评估
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