1.一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于,包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述数据来源于采集得到的农业遥感图像，采集的图像应涵盖不同种类的农作物、不同的生长阶段以及各种病虫害情况，所述采集的图像具有统一的格式和分辨率，图像格式为jpeg格式，分辨率为1024x1024像素。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述数据采集与标注中，所述标注类别包括正常生长、虫害、病害、营养不良等，所述标注方法为人工标注。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述数据预处理中，对采集到的数据进行预处理，采用归一化处理的方式，可以表示为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述数据扩充包括，基于黎曼流形编码的生成对抗网络算法，基于黎曼流形编码的生成对抗网络的训练过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述数据特征提取包括，基于核密度估计蚁群算法的神经网络，基于核密度估计蚁群算法的神经网络的训练流程如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述特征降维包括，基于潜在狄利克雷分配的稀疏自编码器结构，基于潜在狄利克雷分配的稀疏自编码器的训练过程如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农作物病虫害预测方法，其特征在于：所述训练分类器包括，基于分支界限法的随机森林算法，基于分支界限法的随机森林算法的训练流程如下：