森林病虫害常被称为“不冒烟的森林火灾”，而其实际危害远超火灾。在绪论部分，本课程将系统介绍森林病虫害对生态、经济及非市场经济价值所造成的损失，回顾人类在与病虫害斗争过程中积累的智慧与教训，并简要阐述人工智能的基本概念。

“知己知彼，百战不殆”。课程随后讲解森林病虫害智能防控的生态学基础，包括病虫害在森林生态系统中的角色与功能、影响其发生的关键生态因子，以及病虫害发生的时空间格局等内容。

接下来，课程将分四个章节，分别从识别、监测、预测和防控四个技术方向，系统介绍人工智能在森林病虫害管理中的具体应用。

在“病虫害智能诊断”章节，涵盖传统机器学习与深度学习两类智能识别技术，重点讲解深度学习中的图像分类与目标检测方法。不仅包括AlexNet等经典分类模型，也介绍迁移学习等新兴模型；不仅解析RCNN等两阶段目标检测算法，还探讨YOLO等单阶段检测模型。最后通过具体实例进行技术详解，增强应用体验。

在“智能监测”章节，分别介绍病虫害种群数量与损害程度的监测技术，重点聚焦遥感技术在森林病虫害损害监测中的应用，包括遥感原理、系统组成、搭载平台及影像数据处理等内容。同时介绍多模态数据融合的应用技术，并通过一个实际案例——基于无人机高光谱与LiDAR数据的单木尺度松材线虫病检测，进行技术体验。

在“智能预测”章节，将围绕病虫害大数据的构建与数据挖掘方法展开教学。内容包括病虫害暴发影响因子的确定、有害生物分布预测以及发生预测等，常用数据挖掘技术如线性模型、混合效应模型和随机森林、支持向量机等机器学习方法。技术体验部分将展示如何利用树轮学重建病虫害发生历史，以及应用克里格法进行环境因子插值预测等实例。

最后的“智能防控技术”章节，介绍精准施药、天敌精准释放以及AI辅助的抗病虫精准育种等前沿技术，展示人工智能如何推动病虫害防控向智能化、精细化方向发展。

本课程对专业背景没有特别要求，但一定的昆虫学、微生物学和数理统计学等相关知识背景有助于本课程的学习。