AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock
作者: Umair Nawaz, Muhammad Zaigham Zaheer, Fahad Shahbaz Khan, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-29
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述性论文：深度学习在农业领域作物、渔业和畜牧业中的应用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 深度学习 农业 作物病害检测 牲畜健康管理 水生物种监测 视觉Transformer 视觉-语言模型
📋 核心要点
- 农业领域面临气候变化和资源限制等挑战，亟需高效、准确和可扩展的技术解决方案。
- 本文系统性地回顾了深度学习在作物、渔业和畜牧业中的应用，包括视觉Transformer和CLIP等先进模型。
- 综述涵盖了数据可变性、评估指标等实验方面，并探讨了多模态数据集成等未来研究方向。
📝 摘要（中文）
本文全面综述了人工智能（AI）在农业领域的应用，重点关注作物、渔业和畜牧业。在全球人口不断增长的背景下，这些领域面临气候变化、资源限制和可持续管理等挑战。本文回顾了200多篇相关研究，涵盖传统机器学习方法、先进的深度学习技术（如视觉Transformer）以及最新的视觉-语言基础模型（如CLIP），应用于作物病害检测、牲畜健康管理和水生物种监测等任务。此外，还讨论了数据可变性等主要挑战，以及数据集、评估指标和地理重点等实验方面。最后，探讨了潜在的研究方向，强调多模态数据集成、高效边缘设备部署和适用于不同农业环境的领域自适应AI模型的需求。该领域的发展动态可在项目页面上追踪：https://github.com/umair1221/AI-in-Agriculture
🔬 方法详解
问题定义：农业领域面临诸多挑战，如作物病害检测、牲畜健康管理和水生物种监测等，传统方法在处理复杂、多变的数据时表现不足，难以满足日益增长的粮食需求。现有方法在精度、效率和可扩展性方面存在瓶颈。
核心思路：本文的核心思路是对现有基于人工智能，特别是深度学习的农业应用进行系统性梳理和总结，分析不同方法的优缺点，并指出未来研究方向。通过对大量文献的分析，提炼出关键技术和挑战，为研究人员提供参考。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了分类和总结。主要涵盖了传统机器学习方法、深度学习方法（包括卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等）以及视觉-语言模型在农业领域的应用。针对不同的应用场景，如作物病害检测、牲畜健康管理和水生物种监测，分别讨论了所采用的技术和方法。
关键创新：本文的创新之处在于对现有研究进行了系统性的整理和分析，并指出了未来研究方向，例如多模态数据融合、边缘设备部署和领域自适应模型。此外，本文还强调了数据可变性对模型性能的影响，并提出了相应的解决方案。
关键设计：本文作为一篇综述，没有涉及具体的模型设计细节。但是，文章提到了在农业领域常用的深度学习模型，例如用于图像识别的卷积神经网络、用于序列数据处理的循环神经网络以及近年来流行的Transformer模型。此外，文章还提到了视觉-语言模型CLIP在农业领域的应用，这些模型可以利用图像和文本信息进行联合学习，提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文综述了超过200篇研究论文，全面覆盖了传统机器学习、深度学习以及视觉-语言模型在农业领域的应用。通过对现有技术的分析，指出了多模态数据融合、边缘设备部署和领域自适应模型等未来研究方向，为相关研究人员提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于精准农业、智慧渔业和智能畜牧业等领域。通过AI技术，可以实现作物病害的早期诊断、牲畜健康状况的实时监测和水产养殖的智能化管理，从而提高生产效率、降低资源消耗、保障食品安全，并最终促进农业的可持续发展。
📄 摘要（原文）
Crops, fisheries and livestock form the backbone of global food production, essential to feed the ever-growing global population. However, these sectors face considerable challenges, including climate variability, resource limitations, and the need for sustainable management. Addressing these issues requires efficient, accurate, and scalable technological solutions, highlighting the importance of artificial intelligence (AI). This survey presents a systematic and thorough review of more than 200 research works covering conventional machine learning approaches, advanced deep learning techniques (e.g., vision transformers), and recent vision-language foundation models (e.g., CLIP) in the agriculture domain, focusing on diverse tasks such as crop disease detection, livestock health management, and aquatic species monitoring. We further cover major implementation challenges such as data variability and experimental aspects: datasets, performance evaluation metrics, and geographical focus. We finish the survey by discussing potential open research directions emphasizing the need for multimodal data integration, efficient edge-device deployment, and domain-adaptable AI models for diverse farming environments. Rapid growth of evolving developments in this field can be actively tracked on our project page: https://github.com/umair1221/AI-in-Agriculture