印度理工学院德里分校：AI 农业团队研发 “智能作物病虫害预警系统”，准确率达 92%

　　印度理工学院德里分校(IIT Delhi)计算机科学与工程系 “AI 农业技术研究团队” 历经 18 个月攻关，研发出基于机器视觉与物联网的 “智能作物病虫害预警系统”，可实时监测小麦、水稻等印度主粮作物的病虫害风险，准确率达 92%，相关成果发表于《Computers and Electronics in Agriculture》(影响因子 6.7)，已在旁遮普邦、哈里亚纳邦的 200 个农场试点应用。

　　团队负责人阿尼尔・库马尔教授介绍，系统核心由 “田间传感器 + 手机 APP” 构成：“部署在农田的低功耗传感器(每公顷需 3-5 台)可采集作物叶片图像、土壤湿度、温度数据，通过边缘计算初步识别病虫害;数据同步至云端后，AI 模型(基于 10 万 + 病虫害样本训练)进一步精准判定，10 秒内通过 APP 向农户推送预警信息与防治方案，如针对小麦锈病推荐‘三唑类杀菌剂 + 最佳喷洒时间’。”

　　在旁遮普邦卢迪亚纳市的试点农场，农户拉吉夫・辛格使用系统后，小麦锈病防治率提升 35%，每亩减产损失从 150 公斤降至 50 公斤：“以前要等叶片出现明显病斑才察觉，现在提前 7 天就能预警，农药用量也减少了 20%。” 目前团队已与印度农业与农民福利部合作，计划 2025 年将系统推广至北方邦、中央邦等小麦主产区，覆盖 100 万亩农田;同时与中国农业大学合作，优化模型对水稻螟虫的识别精度。

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