Аңдатпа. Өсімдік ауруларын анықтау қазіргі ауыл шаруашылығы үшін өте маңызды, өйткені уақтылы диагноз қою егін шығынын айтарлықтай азайтады және өнімділікті арттырады. Бұл шолу Машиналық оқыту әдістеріне және мультимодальды деректерді талдауға негізделген озық ауруларды анықтау жүйелерін ұсынады. Машиналық оқытудың әртүрлі алгоритмдерін, соның ішінде конволюциялық нейрондық желілерді (CNN), трансферлік оқыту модельдерін және YOLO сияқты объектілерді анықтау әдістерін жан-жақты салыстыру жүргізілді. Бұл зерттеу визуалды деректерді ұшпа органикалық қосылыстарды (VOC) талдаумен біріктіру диагностиканың дәлдігі мен сенімділігін арттыратынын көрсетеді. Бұл далада қолдануға болатын спутниктік және арзан бақылау жүйелерін нақты дамытуға мүмкіндіктер ашады. Теориялық тұрғыдан, бұл жұмыс гетерогенді деректерді біріктіру стратегияларын әзірлеуге және оларды жеңілдету және тиімдірек ету үшін терең нейрондық желілерге негізделген модельдерді оңтайландыруға ықпал етеді. Шолуда дәл егіншілікте өсімдік ауруларын анықтауға арналған масштабталатын және бейімделетін технологияларды әзірлеуге баса назар аударылады.

Түйін сөздер: өсімдіктер ауруларын анықтау, машиналық оқыту, конволюциялық нейрондық желілер, MobileNet, мультимодальды деректер, нақты уақыттағы анықтау, ауыл шаруашылығы технологиялары, VOC датчиктері.