摘要
本文《plantdisease》系统分析了当前主要农作物中常见的植物病害类型，结合图像识别与机器学习技术，提出了一种高效、准确的病害自动诊断方法。研究结果对提升农业生产效率、减少农药滥用具有重要意义。
关键词
plantdisease, 植物病害, 图像识别, 机器学习, 农业可持续发展
研究背景
随着全球气候变化和耕作方式的转变，植物病害的发生频率和危害程度显著上升。传统依赖人工经验的诊断方式已难以满足现代农业发展的需求。
方法与技术
本研究基于卷积神经网络（CNN）构建病害识别模型，使用包含数千张标注图像的数据集进行训练，并在多种作物（如番茄、小麦、水稻）上验证其泛化能力。
结论
实验表明，《plantdisease》所提出的方法在准确率和响应速度方面均优于传统手段，具备良好的应用前景。
参考文献
- Smith, J. et al. (2023). Deep Learning for Plant Disease Detection. Journal of Agricultural Informatics.
- Wang, L. (2022). Sustainable Crop Protection Strategies. Agriculture & Environment Review.