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植物疾病对全球粮食安全构成了重大威胁，从而造成了巨大的收益率损失和经济影响。早期检测和有效监测对于管理植物疾病至关重要，但是传统的诊断方法，例如视觉检查，血清学测试和分子测定法，敏感性，特异性和可伸缩性方面面临限制。近年来，诊断和监视技术的进步彻底改变了植物健康管理。下一代测序（NGS）可实现全面的病原体分析，而基于CRISPR的诊断可快速而高度具体的检测。同样，生物传感器和便携式设备提供现场诊断，机器学习和AI应用程序增强了对复杂数据集的分析，从而支持自动化疾病识别和预测性建模。同时，通过遥感技术（包括卫星和无人驾驶汽车（UAV））进行疾病监测的进步，实现了对农作物健康的大规模，实时监测，检测疾病暴发并促进目标干预措施。将这些不同的技术整合到多平台系统中，为植物疾病管理提供了一种整体方法，结合了分子诊断，环境监测和数字平台，以支持数据驱动的决策。仍然存在一些挑战，包括高成本，技术复杂性以及对标准化数据集成的需求。解决这些障碍对于确保这些技术在各种农业系统中，尤其是在资源有限的环境中都可以访问且有效。1。未来的研究应着重于提高这些工具的鲁棒性，可负担性和可扩展性，同时促进跨学科的合作。关键词：植物疾病；诊断； crispr;遥感;生物传感器。引言1.1植物疾病管理
植物疾病诊断和监测的进步
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