可持续农业中的深度学习：关于生菜种植应用的系统性回顾

生菜是一种重要的经济作物，智能生产的进步对其有显著影响，这对可持续农业至关重要。深度学习作为智能农业的核心技术，通过强大的计算机视觉技术（如卷积神经网络 CNN 和基于 YOLO 的模型）彻底改变了生菜产业。本文系统性地审查了深度学习在生菜生产中的应用，包括病虫害诊断、精准喷洒、农药残留检测、作物状况监测、生长阶段分类、产量预测、杂草管理以及灌溉和施肥管理。尽管其贡献显著，但仍然面临若干关键挑战，包括动态环境中模型的可推广性受限、计算需求高昂以及精细标注数据集匮乏。解决这些挑战是提高深度学习驱动的生菜生产解决方案效率、适应性和可持续性的关键。通过提高资源效率、减少化学投入、优化栽培实践，深度学习为可持续农业的更广泛目标做出了贡献。本文探讨了研究进展、优化策略和未来方向，以增强深度学习在促进智能和可持续生菜种植中的作用。