要提高YOLOv8模型在病虫害识别方面的置信度，可以尝试以下方法：

1. 数据增强：通过使用数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻转、缩放等）扩充训练数据集，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而增加置信度。

2. 更大的训练集：收集更多样本，尤其是包含各种类别和变化的病虫害样本，以便模型更好地学习各种情况和特征。

3. 调整模型参数：对YOLOv8模型进行优化和调整，包括网络架构、学习率、批次大小等参数的调整，以获得更好的性能和置信度。

4. 多尺度训练：使用多尺度训练方法，在不同尺度下对输入图像进行训练和预测，可以提高模型在不同大小目标上的检测能力和置信度。

5. 后处理技术：使用一些后处理技术，如非极大值抑制（NMS），可以剔除重叠的检测框并选择最准确的结果，从而提高置信度。

6. 集成学习：使用集成学习方法，如投票、平均等，将多个YOLOv8模型的预测结果组合在一起，以提高置信度和准确性。

需要注意的是，病虫害识别是一个复杂的问题，除了模型本身的优化，还需要考虑数据质量、标注准确性等因素。综合运用以上方法，可以有效提高YOLOv8模型在病虫害识别中的置信度。