Advancing Fusarium Head Blight Detection in Wheat Crop: A Review and Future Directions to Sustainable Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB) is a significant disease affecting wheat, one of the most vital global crops, with severe implications for crop yield and food safety. Traditional FHB detection methods have limitations, highlighting the need for innovative and sustainable solutions. This review investigates the Fusarium species responsible for FHB, the disease’s life cycle, symptoms, and FHB mycotoxins affecting human and animal health. We focus on deep learning (DL) techniques for FHB detection that improve accuracy, resource efficiency, environmental sustainability, and error reduction compared to conventional methods. DL models, integrated with RGB and spectral imaging and enhanced by transfer learning and data augmentation, achieve high precision in detecting FHB across wheat varieties. Advancements in UAV-based RGB and spectral imaging paired with DL show promising results for early detection, reducing crop damage and lowering carbon emissions. However, data imbalance, background noise, and model overestimation persist. Optimization strategies and multi-modal approaches integrating imaging with environmental data have been proposed to enhance model robustness. This review underscores DL’s potential to improve FHB detection, crop yield, and sustainable agricultural practices. Future directions emphasize IoT integration, real-time low-power electronics, and blockchain for data security, addressing ethical concerns in labour and data privacy in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».