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精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督,同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步,现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时,该数据需要转换为有价值的信息,已证明是有益的。这个研究主题“大数据,机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章,这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能,大数据,特征优化,作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中,三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域,重点是三个相互联系的主题:植物疾病检测和作物健康监测的进步,在精确农业中的人工智能(AI)和机器学习(ML)的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域,由于开创性的研究努力,植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统,利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络(Inception Net),其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能,超过现有方法,并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。