AI赋能特色农产科创助力乡村振兴｜湖大学子深耕麻阳开展吊瓜病虫害智能调研

刘佳琦湖南日报·新湖南客户端 2026-07-31 21:34:24

为深入推进乡村产业振兴，以青年科创力量赋能特色农业提质增效，2026年7月，湖南大学“湘伴耘途”三下乡实践队赴怀化市麻阳苗族自治县大桥江乡石垅溪村炭家垅吊瓜种植基地，开展暑期“三下乡”社会实践调研。团队依托深度学习图像识别技术，针对当地核心特色经济作物吊瓜（栝楼）病虫害防治难题开展专项智能调研，以专业科创能力破解山区农业种植痛点，为本土特色产业绿色高质量发展提供科学参考。

（图为团队成员进行病虫害图片采集。肖涵月摄）

吊瓜是麻阳苗族自治县重点培育的特色中药材与经济作物，兼具极高的药用与食用价值，是当地农户增收致富的支柱产业。随着当地吊瓜种植规模持续扩大，病虫害频发问题日益凸显，严重影响吊瓜产量与品质。目前当地农户仍依赖人工肉眼判别病虫害，识别效率低、主观性强、精准度不足，且国内外暂无专门适配吊瓜病虫害的智能识别模型，山区特色作物智慧防控存在技术空白，产业提质升级面临瓶颈。

针对这一行业痛点与基层难题，实践团队发挥计算机专业科创优势，创新采用“田间实地采样+深度学习识别+病理学类比映射”的调研模式，开展精准化农业科创调研。调研期间，队员深入田间地头，系统采集42张吊瓜健康叶片、病害叶片、虫害叶片等实景图像，构建专属田间样本库。团队选用准确率达96.9%的Swin Transformer深度学习模型，基于成熟的PlantVillage作物病害数据集开展图像识别分析。

由于现有公开模型无吊瓜专属识别类别，团队创新搭建跨物种病害类比映射体系，严格依据病原类型一致性、症状视觉相似性、权威文献标准对照三大核心依据，结合湖南省地方标准《栝楼病虫害综合防控技术规程》，将模型识别的番茄、马铃薯等作物病害特征，精准类比映射为吊瓜专属病虫害类型，成功建立适配麻阳吊瓜种植场景的病虫害识别匹配体系，攻克了无专属病虫害识别模型的技术难题。

经过系统数据分析，本次调研精准梳理出当地吊瓜核心病虫害分布规律。数据显示，调研区域吊瓜霜霉病发病占比最高，达31.0%，其次为病毒病（19.0%）、白粉病（16.7%），炭疽病、细菌性角斑病、叶枯病均有不同程度发生，六大病害分布特征与麻阳本地高温高湿的山区种植环境、吊瓜病害权威记载高度契合。团队同步完成识别置信度分层研判，筛选出6组高可靠性识别样本，为田间精准防治提供优先复核依据。

在深耕技术调研的同时，团队客观梳理本次科创调研的局限性，明确样本规模、模型适配、虫害识别缺失等现存问题，并针对性提出专项优化方案。后续将持续扩充吊瓜病害样本数据，完成田间样本人工标注，通过迁移学习微调专属识别模型，进一步提升识别精准度，打造适配武陵山区的吊瓜病虫害智能识别体系，填补特色作物智慧防控技术空白。

此次三下乡实践，团队将高校人工智能科创技术与乡村特色农业刚需深度结合，跳出传统实践模式，以专业科研能力扎根乡土、助力农产品提质。不仅精准摸排了麻阳吊瓜产业病虫害发展现状，形成可落地、可参考的产业调研成果，更创新探索出特色小众作物AI病害识别的实践路径。下一步，团队将完善完整调研报告并提交当地乡村振兴部门，持续推进技术优化与成果落地，以青春科创之力赋能乡村产业振兴，让青年所学扎根基层、服务“三农”。

文/刘佳琦

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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