在现代农业中，及时识别和管理农作物病害对于保持健康产量和确保粮食安全至关重要。技术进步带来了各种用于早期检测疾病的工具，使农民能够实施有针对性的干预措施。本文探讨了农作物病害检测的最新工具和技术，重点介绍了它们在可持续农业实践中的优势和应用。
1. FlyPix AI
FlyPix AI 专注于人工智能地理空间分析，旨在检测农作物病害和监测农业。我们的平台处理航空和卫星图像，以检测农作物病害迹象、监测植物健康状况并跟踪可能影响农作物产量的环境因素。通过支持各种数据类型，包括无人机图像、卫星数据和激光雷达，我们确保我们的解决方案能够满足农民和农业企业的特定需求。
我们的无代码平台让用户可以轻松分析地理空间数据，无需高级技术技能。无论是识别作物疾病、监测害虫侵染还是评估土壤条件，FlyPix AI 都能提供切实可行的见解，帮助企业保持作物健康并提高产量。我们还提供定制的 AI 模型开发，以确保我们的工具满足每个农业项目的独特需求。
FlyPix AI 与现有的农场管理系统无缝集成，可增强运营工作流程并支持数据驱动的决策。我们的解决方案旨在节省时间、降低成本并提高农作物病害检测效率，使农民能够采取主动措施并降低农作物风险。
价格
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10 GB
50 积分
约10亿像素
- 包含的功能：
- 分析仪表板访问权限
- 导出矢量图层
- 5个工作日内提供电子邮件支持
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120 GB
500 + 100 积分
最高可达 12 吉像素
- 包含的功能：
- 获取多光谱数据
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- 2 个工作日内提供电子邮件支持
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600 GB
2000 + 1000 积分
最高可达 60 吉像素
- 包含的功能：
- API 访问
- 团队管理
- 电子邮件和在线聊天，1小时内回复
贮存
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用户席位：
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- 包含的功能：
- API 访问
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- 电子邮件和在线聊天，1小时内回复
主要亮点：
- 人工智能驱动的农作物病害检测和农业分析
- 无代码界面，轻松进行数据分析
- 支持多种地理空间数据类型，包括无人机和激光雷达
- 针对农业特定需求的定制 AI 模型开发
服务：
- 农作物病害检测与监测
- 实时跟踪植物健康和病虫害
- 可定制的地理空间分析解决方案
- 生成热图以可视化农作物健康
联系方式和社交媒体信息：
- 网站： flypix.ai
- 电子邮件： [email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- Phone: +49 6151 7076949
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Crop Disease Detection Tool Updates for 2026
Crop disease detection tools are gradually evolving as new technologies and platform updates become available. The table below highlights some of the notable changes introduced in 2026.
| 工具 | Previous Information | 2026 Updates |
| ForFarming | ForFarming was presented as a smart-agriculture provider using AI and image recognition for plant disease, pest and nutrient-deficiency diagnosis. | As of September 2026, forfarming.co no longer operates as an agricultural technology website. |
| PlantVillage | PlantVillage operated as a Penn State agricultural AI initiative supporting crop diagnosis, pest and disease identification, climate adaptation and mobile farmer assistance. | In 2026, PlantVillage+ Inc. is legally separated from PlantVillage at Penn State and holds the license to commercialize software solutions and hardware developed through the initiative. PlantVillage technology also powers Tilva, Penn State Extension’s AI assistant, publicly unveiled at the 2026 Pennsylvania Farm Show. PlantVillage’s mobile disease-detection work has also expanded with a 2026 computer-vision model covering 22 banana disease and physiological-stress classes for offline field diagnosis. |
| Crop Protection Network | The Crop Disease Forecasting Tool provided weather-based risk models for tar spot and gray leaf spot in corn, white mold and frogeye leaf spot in soybean, with Gibberella ear rot and DON risk also supported. | By June 2026, the Crop Risk Tool covered tar spot, gray leaf spot and Gibberella ear rot in corn, white mold and frogeye leaf spot in soybean, Fusarium head blight in wheat and cotton planting risk. The current tool therefore extends beyond the corn and soybean disease models available when the forecasting platform was introduced in 2025. |
| xarvio | FIELD MANAGER provided field-specific recommendations for seeding, nutrition and crop protection, alongside HEALTHY FIELDS and ONE SMART SPRAY. | BASF launched xarvio FIELD MANAGER For AgBusiness on March 16, 2026 and FIELD MANAGER For Grapes on March 23, 2026. The 2026 portfolio therefore includes dedicated solutions for agribusiness operations and grape production in addition to the broader FIELD MANAGER offering. |
| Cropin | Cropin focused on farm digitization, scouting, predictive analytics, crop-health monitoring, yield insights and pest and disease management. | Cropin launched the Cropin Ecosystem on January 27, 2026, bringing together technology and intelligence from partners including Google Cloud, BCG, Wipro, Planet Labs and The Weather Company. On July 14, 2026, Cropin and Google Cloud launched OrbitAI, an agentic AI platform for food and agriculture. OrbitAI combines specialized agents with Cropin’s agricultural intelligence and can also operate as an MCP server for integration with AI models and enterprise systems. |
| 塔拉尼斯 | Taranis provided leaf-level crop intelligence using high-resolution aerial imagery and AI to identify diseases, insects, weeds, nutrient deficiencies and other field conditions. | Taranis launched Yield Impact on May 11, 2026. The proprietary model connects detected crop threats with estimated yield loss in bushels per acre. Taranis and SiFly also launched a 2026 Field Validation Program on January 21 to test long-endurance autonomous drone operations for larger-scale aerial crop intelligence. |
| EOSDA 作物监测 | EOSDA Crop Monitoring used satellite imagery, vegetation and weather data for crop-health monitoring, field analysis, risk alerts and variable-rate application planning. | EOSDA added Disease Risk Analytics to EOSDA Crop Monitoring on April 20, 2026. The predictive algorithm estimates disease risk before visible symptoms appear. On March 31, 2026, EOSDA also added daily high-resolution satellite imagery as a paid add-on for subscribed Crop Monitoring users. |
2. 作物诊断
CropDiagnosis 是一款移动应用程序，旨在帮助农民诊断和管理农作物病虫害。该应用程序使用智能问卷收集有关作物、位置、土壤和威胁的详细信息，提供个性化的诊断结果。它提供化学品搭配建议和应用说明，以确保治疗过程准确高效。通过使用人工智能技术，CropDiagnosis 旨在消除害虫管理中的错误，提高农场的整体生产力，同时最大限度地减少有害化学品的使用。
该应用程序强调简单性和可用性，旨在提高害虫管理的决策能力。它帮助农民识别由真菌、细菌、害虫和其他病原体引起的植物疾病。该应用程序还有助于减轻因过度使用化学品而造成的环境损害风险，从而支持可持续的农业实践。它适用于 Android 和 iOS 平台，可供广大用户使用。
主要亮点：
- 人工智能驱动的害虫和疾病诊断。
- 个性化的产品推荐。
- 提供准确、详细的应用说明。
- 专为新手和经验丰富的农民设计。
- 适用于 Android 和 iOS 的移动应用程序。
服务：
- 作物病虫害诊断。
- 害虫防治产品推荐。
- 个性化的应用说明。
- 提供实时帮助的移动应用程序。
联系信息：
- 网站：www.cropdiagnosis.com
- 电子邮件: [email protected]
- 地址：Ergobyte Informatics SA 21, Aristotelous str. — 54624 塞萨洛尼基
- 电话：+302310288434
- 推特:x.com/@cropdiagnosis
- 脸书：facebook.com/CropDiagnosis
3. 农业科技的未来
AgriTechTomorrow 详细介绍了 AI 如何改变农作物病害诊断。文章强调了从传统的手工耕作方法向更先进的 AI 驱动技术的转变。利用 AI、机器学习和计算机视觉来创建可以比人工检查更有效、更准确地检测植物病害的系统。这些 AI 系统使用来自传感器、摄像头和历史农作物信息的数据来构建风险概况并预测潜在的病害爆发。这种转变对农民来说至关重要，尤其是在农作物病害普遍存在并可能导致严重产量损失的地区。
人工智能工具旨在通过与土壤传感器和水质监测工具等其他系统集成，与当前的农业实践无缝协作。这些系统不仅可以检测现有疾病，还可以根据环境条件预测未来问题，从而帮助农民采取预防措施。然而，仍然存在一些挑战，例如采用新技术的学习曲线陡峭以及某些地区缺乏基础设施。尽管存在这些障碍，但人工智能驱动的疾病检测有望提高农业效率、降低劳动力成本并提高长期产量。
主要亮点：
- 利用机器学习和计算机视觉进行农作物病害检测的人工智能集成。
- 能够检测多种疾病，如叶霉病、红蜘蛛和黄萎病。
- 使用来自土壤和环境传感器的实时数据。
- 检测疾病的效率高，有效率从87%到100%。
- 障碍包括农民的学习曲线和农村地区的基础设施挑战。
服务：
- 人工智能驱动的农作物病害检测和风险预测。
- 用于疾病预防建议的机器学习模型。
- 与土壤和环境数据传感器的集成。
联系信息：
- 网站：www.agritechtomorrow.com
- 地址：5942 Edinger Ave #113 – 230 Huntington Beach, CA 92649
- 电子邮件: [email protected]
- 电话:+(949)209-8812
- 推特:x.com/AgriTechTmrw
4. Plantix
Plantix 是一款帮助农民诊断和管理农作物病害的移动应用程序。只需拍摄受感染植物的照片，用户即可获得即时诊断和治疗建议，使其成为快速便捷的农作物管理工具。该应用程序提供专家建议、疾病预防方法以及有关各种植物问题的详细信息，帮助用户最大限度地提高农作物产量。Plantix 被广泛使用，已成为全球下载次数最多的农业应用程序之一，拥有庞大的农民和专家用户群。
除了疾病诊断，Plantix 还提供资源，例如包含特定作物信息的图书馆和专家社区建议平台。它支持个体农民和农业企业，该应用程序方便获得治疗，增强作物的整体健康状况。凭借其用户友好的界面和实时支持，Plantix 旨在改善全球农业实践，并通过更好的作物管理确保更高的产量。
主要亮点：
- 通过照片上传即时诊断农作物病害。
- 提供疾病预防方法和专家建议。
- 深受世界各地农民和农学家的欢迎。
- 丰富的农作物特定疾病信息库。
- 免费使用，并为企业提供附加功能。
服务：
- 通过图像识别进行疾病诊断。
- 获得专家建议和社区支持。
- 作物病害预防和治疗建议。
- 适用于个体农民和企业。
联系信息：
- 网站：www.plantix.net
- Instagram： www.instagram.com/plantixapp
- 脸书：www.facebook.com/Plantix
- 推特:x.com/plantixapp
- 领英： www.linkedin.com/company/plantix
5. 阿格里奥
Agrio 是一款利用人工智能帮助识别植物病虫害的移动应用程序。通过分析受影响植物的图像，该应用程序提供实时诊断，使其成为农民和家庭种植者的有用工具。它不仅可以识别疾病，还可以建议治疗和害虫管理策略。Agrio 整合了生物和有机治疗方案，强调可持续的农业实践。这款应用程序在专家建议稀缺的地区尤其有价值，为用户提供了一种易于访问的作物健康管理工具。
Agrio 利用人工智能不断提高其疾病检测能力。它从用户反馈中学习，这有助于提高诊断准确性。除了提供疾病识别外，该应用程序还教育用户如何预防疾病传播、推荐作物轮作、土壤处理等。这款应用程序旨在弥补农业专业知识的差距，特别是在缺乏专业农学家的地区。
主要亮点：
- 人工智能植物病虫害识别。
- 实时诊断和治疗建议。
- 专注于生物和有机治疗。
- 根据用户反馈不断学习和改进。
服务：
- 植物病害鉴定。
- 害虫管理建议。
- 基于人工智能的治疗方案。
- 为种植者提供教育支持。
联系信息：
- 网站：www.agrio.app
- Facebook： www.facebook.com/agrio.saillog
- 领英： www.linkedin.com/company/saillog-ltd
- Instagram： www.instagram.com/agrio_saillog
- 推特:x.com/agrio_saillog
6. Kindwise
Kindwise 提供农作物病虫害识别 API，即 crop.health，旨在让开发人员和研究人员将其集成到他们的解决方案中。该 API 提供了一个庞大的数据库，涵盖 23 种主要农作物和 288 种病虫害。该平台使用机器学习和图像识别技术以高精度识别农作物问题，对于希望在其产品中添加农作物健康功能的农业企业和应用程序开发人员非常有用。
crop.health API 对于寻求向农民提供实时病虫害识别工具的企业尤其有益。它可以分析农作物图像，以识别真菌病害、营养缺乏和虫害等问题。该系统旨在通过持续反馈进行改进，确保技术不断发展以满足农业部门的需求。
主要亮点：
- API 涵盖 23 种主要作物的 288 种疾病和害虫。
- 病虫害识别准确率高。
- 针对农业开发商和企业。
- 根据用户反馈不断改进。
服务：
- 作物病虫害识别API。
- 图像识别和分析工具。
- 有关症状、严重程度和治疗的信息。
- 为开发人员提供 API 集成。
联系信息：
- 网站: www.kindwise.com
- Facebook： www.facebook.com/app.plant.id
- 领英： www.linkedin.com/company/flowerchecker
- Instagram： www.inst agram.com/flowerchecker
- 推特:x.com/flowerchecker
7. ProAg
ProAg 与 HSAT 合作推出了一款名为 Inference 的人工智能工具，旨在帮助农民检测和预测农作物疾病。该平台使用计算机视觉和机器学习来分析数千张农作物图像，农作物预测准确率高达 95%，疾病检测准确率超过 90%。该工具还整合了卫星和天气数据，以提高其疾病检测能力的准确性。ProAg 使用人工智能技术可以快速识别农作物健康问题，为管理农业生产力提供了显著优势。
Inference 已在多个国家部署，并分析了数万个农场。该工具是 ProAg 更广泛计划的一部分，该计划旨在将先进技术融入农作物保险和农业服务，帮助农民根据可靠数据做出明智的决策。随着处理更多数据，AI 系统不断改进，提供增强的预测和疾病检测。
主要亮点：
- 人工智能疾病检测和预测工具。
- 作物预测准确率达到 95%，疾病检测准确率达到 90%。
- 使用卫星和天气数据来提高准确性。
- 部署于全球，分析数以万计的农场。
服务：
- 作物病害预测和检测。
- 与天气和卫星数据的整合。
- 农业决策技术。
- ProAg 更广泛的农业服务的一部分。
联系信息：
- 網站：www.proag.com
- 电话:+(800) 366-2767
- 脸书： www.facebook.com/ProAgIns
- 推特：x.com/ProAgIns
- 领英： www.linkedin.com/company/proag
- Instagram： www.instagram.com/proagins
8.国际马铃薯中心
国际马铃薯中心 (CIP) 正在开发一款基于智能手机的应用程序，利用人工智能 (AI) 来识别农作物疾病，特别是由植物病毒引起的疾病，例如红薯病毒病。这款人工智能工具旨在为缺乏诊断植物疾病专业知识或资源的发展中地区小规模农民提供经济高效且易于使用的解决方案。该应用程序使用用手机拍摄的农作物图像，将这些图像与诊断测试结果相结合，以训练人工智能系统，提高疾病识别的准确性。
该项目的主要目标是让撒哈拉以南非洲地区的农民能够诊断疾病，因为那里的移动覆盖范围很广，智能手机的价格也越来越便宜。通过利用智能手机摄像头和人工智能，该应用程序可以检测出通常难以通过视觉识别的疾病症状，即使是训练有素的专家也是如此。该项目继续通过在非洲各国的实地工作收集大量数据，建立了一个庞大的数据库来提高该应用程序的识别能力。
主要亮点：
- 基于人工智能的诊断农作物疾病的移动应用程序。
- 重点研究植物病毒，特别是甘薯病毒病。
- 针对发展中国家的小规模农户。
- 使用手机摄像头捕捉图像进行分析。
- 与诊断测试结果相联系以提高准确性。
服务：
- 使用移动设备进行基于人工智能的疾病识别。
- 基于现场的疾病检测和诊断。
- 整合来自现场数据的人工智能学习以提高准确性。
联系信息：
- 网站： www.cipotato.org
- 电话：+511 3496017
- 地址: Avenida La Molina 1895, La Molina Apartado Postal 1558, 利马, 秘鲁
- 领英： www.linkedin.com/company/international-potato-center-cip
- Facebook： www.facebook.com/cipotato
- 推特：x.com/Cipotato
- YouTube： www.youtube.com/channel/UCAwpCZkWBaY-czMo2lulP-Q
- Instagram： www.instagram.com/cip_potato
9. 国际农业研究磋商组织
CGIAR 开发了一款名为 Tumaini 的人工智能移动应用程序，旨在帮助香蕉种植者保护作物免受病虫害侵害。该应用程序使用图像识别技术分析受灾作物的照片，并根据超过 50,000 张图片的数据集提供诊断。Tumaini 可以检测出五种主要香蕉疾病和一种害虫的迹象，在病虫害检测方面提供 90% 的成功率。该应用程序还记录作物地理位置等数据，用于改进诊断并提供量身定制的建议。
Tumaini 是发展中国家香蕉种植户的宝贵工具，因为发展中国家的农业推广服务和专家建议有限。该应用程序已在多个国家进行了测试，数千名农民正在使用。它能够分析香蕉植株不同部位（包括果实和香蕉串）的症状，与其他仅依赖叶子症状的疾病检测工具不同。该应用程序的用户友好界面和离线功能使其可供广大受众使用，进一步增强了其改善作物保护的潜力。
主要亮点：
- 用于香蕉病虫害识别的人工智能应用程序。
- 可以分析香蕉植株各个部位的症状。
- 病虫害检测准确率达90%。
- 专为难以获得专家建议的发展中国家而开发。
- 离线功能适合在偏远地区使用。
服务：
- 基于图像的害虫和疾病检测。
- 提供基于位置的诊断和治疗建议。
- 可离线使用，适合偏远地区的农民。
联系信息：
- 网站：www.cgiar.org
- 邮箱: [email protected]
- Instagram： www.instagram.com/onecgiar
- 推特：x.com/CGIAR
- 领英： www.linkedin.com/company/3279391
- YouTube：www.youtube.com/channel/UCYuSEwWKAsoNwg6MJEI-qeA
10. 对于农业公司
ForFarming Co. 提供基于人工智能的工具，用于诊断农场的植物疾病、害虫和营养缺乏症。ForFarming 使用先进的图像识别技术，提供一种解决方案，让农民能够根据植物叶子的图像诊断问题。该公司的工具专注于诊断不同阶段的疾病、确定疾病的严重程度，并推荐适当的措施来预防或减轻损害。通过提供自动疾病检测，ForFarming 旨在减少劳动力并提高植物健康评估的准确性。
该公司的人工智能解决方案旨在帮助农民及时做出数据驱动的决策，从而提高作物产量，同时最大限度地减少有害农药的使用。通过其工具，ForFarming 还解决了更广泛的食品安全问题，帮助确保农作物得到适当的处理和适时收获。该公司的工具在大规模农业经营中特别有用，因为手动识别疾病会耗费过多的劳动力，而且容易出错。
主要亮点：
- 人工智能植物疾病诊断工具。
- 重点关注疾病分期识别和严重程度评估。
- 旨在提高作物产量并减少农药的使用。
- 专为大规模农业经营而设计。
服务：
- 人工智能驱动的植物疾病检测和诊断。
- 疾病严重程度和分期识别。
- 治疗和预防的建议。
联系信息：
- 网站: www.forfarming.co
- 电子邮件: [email protected]
- 领英： www.linkedin.com/company/forfarming
- Instagram： www.instagram.com/forfarming
- 推特:x.com/ForFarming
- 脸书：www.facebook.com/ForFarming
11. 农场宇航员
Farmonaut 提供基于卫星的精准农业服务，专注于实时监测作物健康状况、土壤湿度和天气模式。农民可以利用这些信息调整田间作业决策，无需现场设备即可提高产量。Jeevn AI 则作为咨询顾问，提供从播种到收获的循序渐进的建议，这些建议均针对特定的土地和作物条件量身定制。.
该方法主要依赖地球观测数据而非近距离勘察，因此更适合覆盖较大区域。区块链追踪技术也用于提高供应链透明度，但其核心仍然是卫星监测和人工智能指导日常农场决策。.
主要亮点：
- 卫星图像驱动作物健康监测
- Jeevn AI 提供个性化作物建议
- 土壤湿度和气象数据包括
- 可提供种植园树木计数和生长跟踪服务
服务：
- 精准农业监测
- 个性化农场咨询
- 种植园管理
- 碳足迹洞察
- 农业贷款和保险评估支持
- 供应链区块链追踪
联系信息：
- 网站：farmonaut.com
- 电话：+1 (669)666-6882
- 电子邮件：[email protected]
- 地址：2810 N Church St PMB 87609，威尔明顿特拉华州，美国
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/farmonaut
- 脸书：www.facebook.com/farmonaut
- 推特：x.com/farmonaut
- Instagram： www.instagram.com/farmonaut
12. AgroScout
AgroScout利用人工智能技术分析无人机和卫星图像，及早发现作物生物风险。其核心功能包括叶片级病虫害检测和预测，以了解潜在的传播途径。该系统还能进行植株计数以评估植株密度，追踪整个生长季的冠层覆盖情况，并结合正射影像和归一化植被指数（NDVI）进行田间测绘，从而突出显示受胁迫区域。.
当无人机数据不可用时，卫星分析可通过 NDVI 和 RGB 图像追踪作物健康状况的变化。所有功能均以 SaaS 形式在现有设备上运行，用户无需任何硬件。我们提供免费演示版供您体验该平台。.
主要亮点：
- 叶片层面病虫害检测
- 人工智能植物计数和植株评估
- 树冠覆盖率监测
- 基于NDVI的压力检测
- 支持减少碳足迹
服务：
- 作物诊断
- 植物数量
- 作物冠层评估
- 实地测绘和监测
- 卫星分析
- 碳排放洞察
联系信息：
- 网站: agro-scout.com
- 电话：+1 (832) 641-2179
- 电子邮件：[email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/agroscout-ltd
- Facebook：www.facebook.com/agroscout.saas
- Instagram： www.instagram.com/agroscout
13. 植物村
PlantVillage 起源于宾夕法尼亚州立大学，致力于通过便捷的技术帮助非洲、亚洲和美洲的小农户应对病虫害和气候压力。目前处于测试阶段的 PlantVillage 人工智能系统，将不同的 AI 模型与天气预报、土壤信息等外部数据相结合，从而针对作物问题提供更具针对性的解决方案。农民可以通过移动应用程序提交详细信息，然后通过电话、短信或其他渠道获得建议。.
全球收集的数据将用于预测和应对新出现的作物威胁的研究。一些独立项目致力于解决特定问题，例如向社区和联合国粮农组织报告蝗虫灾害，但主要重点在于人工智能辅助诊断和适应性调整。.
主要亮点：
- 用于作物问题诊断的移动应用程序
- Beta AI 结合了多种模型和数据集
- 用于威胁研究的数据聚合
- 蝗虫报告工具支持
服务：
- 人工智能驱动的作物建议
- 病虫害鉴定支持
- 气候适应工具
- 蝗虫发生数据收集
- 全球农场数据处理
联系信息：
- 网站：plantvillage.psu.edu
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/plantvillage
- Facebook：www.facebook.com/PlantVillageAfrica
- Twitter：x.com/plantvillage
14. 作物保护网络
作物保护网络提供一款预测应用程序，利用气象数据预测不同作物病害的风险。该模型通过 IBM 环境智能套件提取网格化的、特定地点的气象信息，而该套件的构建则基于大学病理学家的研究成果。农民、作物顾问和研究人员依靠该预测结果来指导病害管理决策。.
该工具提供风险评估，而非现场直接检测。一段简短的视频演示了该工具的使用步骤，方便新手使用。.
主要亮点：
- 基于天气的疾病风险预测
- 特定地点预测
- 来自大学研究的模型
- 对使用后果不承担任何责任。
服务：
- 作物病害预测
- 风险评估指南
联系信息：
- 网站：cropprotectionnetwork.org
- 电子邮件：[email protected]
- 地址：爱荷华州立大学，北大学大道1029号，1111 NSRIC，艾姆斯，爱荷华州 50011
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/the-crop-protection-network
- Facebook：www.facebook.com/cropprotectionnetwork
- Twitter：x.com/CropNetwork
- Instagram：www.instagram.com/cropprotectionnetwork_pod
15. 萨尔维奥
xarvio专注于提供数字化农业解决方案，针对特定田间作物保护和管理提供专业建议。其核心应用程序Field Manager（可通过手机或网页访问）尤为突出，为农民提供整个生长季的播种、营养和作物保护方面的指导。该应用会根据玉米、大豆、小麦和油菜等作物的健康状况和病害风险数据，指出何时、何地以及需要采取哪些措施。.
Healthy Fields 提供量身定制的病害防治策略，并以叶片健康水平为指标，确保一定的成功率。One Smart Spray 通过生成杂草分布图和喷洒建议，实现精准的除草剂施用，确保仅在需要的地方喷洒。整个系统基于农艺模型，用于作物保护的施药时间和剂量控制。.
主要亮点：
- 针对特定田块的作物保护建议
- 分区喷洒建议
- 现场管理中的疾病风险洞察
- 利用图像处理进行杂草检测
服务：
- 从播种到收获的田间管理
- 作物保护剂的使用时间和剂量
- 量身定制的疾病防护策略
- 精准施用除草剂
- 输入数据分析
联系信息：
- 网站：www.xarvio.com
- 电话：+49 30 22957857
- 邮箱: [email protected]
- 地址： Im Zollhafen 24, 50678 科隆, 德国
- Facebook：www.facebook.com/xarvio.global
- 推特：x.com/xarviodf
- Instagram：www.instagram.com/xarvio_global
16. 费马塔
Fermata公司开发的Croptimus是一个计算机视觉平台，利用摄像头全天候监测作物生长。它能够识别各种害虫，并通过机器学习自动检测白粉病、芽腐病或花叶病等病害。种植者可以在人工检查发现问题之前就收到警报，从而减少巡查时间，让他们能够专注于病害防治。.
该系统还提供360度全景冠层视图，并带有可点击的事件标记，方便快速查看问题区域。热力图可追踪病虫害随时间的传播情况，并突出显示种植环境中的潜在问题区域。该系统适用于受控环境和室外种植。.
主要亮点：
- 全天候自动害虫检测
- 早期疾病识别
- 360度裁剪视图叠加
- 用于问题跟踪的热图
服务：
- 病虫害监测
- 自动化侦察
- 事件地图
- 病原体传播追踪
- 植物生长观察
联系信息：
- 网站：www.fermata.tech
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/fermatatech
- 脸书：www.facebook.com/FermataTechnology
- 推特：x.com/FermataTech
- Instagram： www.instagram.com/fermatatech
17. 克罗平
Cropin运营着一个以人工智能为核心的平台，致力于农场运营的数字化，并为整个食品系统提供预测性洞察。作物健康状况实时追踪，有助于提高产量和质量；同时，其工具还能通过可操作的数据，帮助管理作物损失，减少病虫害问题。该平台整合多种数据源，为实地决策提供支持，并构建适应气候变化的耕作方式。.
该系统包含用于田间勘察、农民支持和分析流程的应用程序。通过合作伙伴关系，系统能够整合天气、卫星和其他数据，从而使预测结果更有助于风险管理。.
主要亮点：
- 实时作物健康监测
- 决策预测模型
- 作物损失管理功能
- 病虫害发生率监测工具
服务：
- 现场作业数字化
- 侦察和农民赋能
- 产量和质量洞察
- 气候适应力支持
- 供应链效率
- 风险保障援助
联系信息：
- 网站：www.cropin.com
- 电子邮件：[email protected]
- 地址：#1021，3楼，16号主干道，BTM布局区第一阶段，班加罗尔，卡纳塔克邦 – 560029
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/cropin-technology
- Facebook：www.facebook.com/CropinTech
- Twitter：x.com/CropInTech
18. 塔拉尼斯
Taranis 提供叶片级别的作物智能信息，主要面向与种植户合作的顾问。无人机采集高分辨率图像，其分辨率足以观察植物的细微特征。人工智能分析病害、虫害、杂草严重程度、营养问题以及整体田间健康状况——无论是在生长季还是生长季后。.
顾问们利用这项服务进行远程巡查，确定需要重点关注的田地，并借助可视化数据更快地做出决策。该服务全年提供端到端支持，而不仅仅是原始数据。通过清晰、个性化的建议，它有助于建立与种植户的良好关系。.
主要亮点：
- 叶片级威胁检测
- 亚毫米级图像分辨率
- 全年报道
- 基于农作物图像训练的人工智能
服务：
- 疾病和昆虫分析
- 杂草严重程度图
- 营养素缺乏症的识别
- 现场健康监测
- 顾问决策支持
联系信息：
- 网站： www.taranis.com
- 电话:+1 (317) 804-2031
- 电子邮件: [email protected]
- 地址：印第安纳州韦斯特菲尔德市东大街725号，邮编：46074
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/taranis-visual
- 脸书：www.facebook.com/taranisvisual
- Twitter：x.com/TaranisAg
- Instagram： www.instagram.com/taranis_ag
19. PictureThis
PictureThis 是一款移动应用，用户只需拍摄植物照片，即可立即获得植物识别信息以及可能存在的病害详情。该工具能够识别植物外观上的问题，并立即提供预防或治疗建议。养护指南涵盖浇水、光照需求和其他养护要点等基本知识，同时还能标记周围环境中的有毒植物。.
用户经常提到这款应用在弱光拍摄或场景复杂的照片中表现出色，轻松应对各种挑战。它还允许用户将识别出的植物保存到个人列表中，以便持续追踪。用户可以通过免费试用版体验核心功能，然后再升级到付费版本，解锁更多细节和内容。.
主要亮点：
- 基于照片的植物识别
- 自动疾病诊断
- 护理技巧和预防建议
- 植物毒性警告
服务：
- 植物识别
- 疾病检测和治疗建议
- 植物养护指南
- 有毒植物警报
- 个人植物储存
联系信息：
- 网站：www.picturethisai.com
- 电子邮件：[email protected]
- Facebook：www.facebook.com/PictureThisAI
- Twitter：x.com/picturethisai
- Instagram：www.instagram.com/PictureThisAI
20. EOS作物监测
EOS作物监测系统利用卫星图像远程监控农田，无需实地考察。该平台整合天气、植被和历史数据，突出显示作物健康状况、生长阶段和土壤湿度状况。当植被发生变化或出现风险时，系统会发出警报，以便及早发现问题。.
变量施肥图有助于调整肥料、水、种子和其他投入，避免浪费。自定义报告将田间信息整理成表格，方便快速共享。农民只需添加一次田地边界，即可长期跟踪趋势和当前状况。.
主要亮点：
- 远程作物健康监测
- 来自卫星数据的风险通知
- 植被变化追踪
- 资源优化图
服务：
- 基于卫星的实地分析
- 作物健康和生长监测
- 早期风险预警
- 可变利率应用支持
- 可自定义报告
联系信息：
- 网站：eos.com
- 电子邮件: [email protected]
- 地址：800 W. El Camino Real, Suite 180, Mountain View, CA 94040, 美国
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/eos-data-analytics
- Facebook：www.facebook.com/eosda
- 推特：x.com/eos_da
- Instagram： www.instagram.com/eosdataanalytics
结论
总之，先进技术在农作物病害检测中的应用极大地改变了农业实践。现在可以通过各种创新工具实现对植物病害的早期和准确识别，包括基于图像的分析、机器学习算法和遥感技术。这些进步使农民能够及时发现病害，从而及时采取干预措施，防止病原体传播并减少农作物损失。
采用这些工具不仅可以提高生产力，还可以通过最大限度地减少过度使用农药的需求来促进可持续的农业实践。随着该领域研究的不断进展，预计将开发出更强大、更通用的模型，从而进一步提高作物病害管理策略的效率和有效性。最终，作物病害检测技术的不断发展有望使全球农业系统更具弹性和生产力。