班加罗尔大学研发 AI 作物病害预测系统 准确率 92% 破解农民 “看天吃饭” 难题

　　【班加罗尔讯】2025 年 8 月，班加罗尔大学(Bangalore University)农业与生命科学学院研发的 “AI 作物病害智能预测系统”，在卡纳塔克邦 10 个县的 2000 亩农田试点成功。该系统通过手机 APP 采集农田照片、土壤湿度、气象数据，结合 AI 算法提前 7-10 天预测水稻、棉花的常见病害(如稻瘟病、棉铃虫)，准确率达 92%，并推送针对性防治方案(如推荐低毒农药、生物防治方法)，使试点农田的病害损失率从 35% 降至 8%，每亩增收约 1.2 万印度卢比(约合 1080 元人民币)。

　　在班加罗尔郊区的水稻田边，农民拉梅什・库马尔向记者展示系统使用过程：“打开 APP 拍一张稻叶照片，10 秒后就显示‘未来 9 天有稻瘟病风险’，还告诉我要在 3 天内喷洒木霉菌(生物农药)，以前我要等稻叶发黄才知道生病，现在提前防治，稻谷产量多了不少。” 据统计，试点农户中，60 岁以上的老年农民占比 45%，团队特意将 APP 界面设计成 “语音 + 图片” 模式，支持卡纳达语、泰米尔语等 6 种地方语言，降低使用门槛。

　　项目负责人维杰・库马尔教授透露，系统的 AI 模型训练用了印度南部 5 年的作物病害数据(共 120 万张图片、800 万条气象记录)，还与印度农业研究所(IARI)合作，整合了不同品种作物的抗病特性：“比如针对卡纳塔克邦的‘IR8 水稻’，系统会优先推荐适合该品种的防治方案，避免‘一刀切’。” 目前，该系统已被卡纳塔克邦农业部门纳入 “智慧农业推广计划”，2026 年将覆盖全邦 50 万亩农田，同时计划与中国农业科学院合作，优化模型对 “热带季风气候下作物病害” 的预测精度。

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