摘要
本发明公开了一种利用表型特征估算酿酒葡萄营养生长状况的方法,包括:基于遥感平台采集葡萄园中葡萄生长的遥感图像数据,通过无人机和地面传感器获得葡萄生长的环境参数数据;对遥感图像数据和环境参数数据进行预处理后进行多源数据融合和特征提取,获得特征数据;构建目标多模态网络模型,对酿酒葡萄的营养生长状况进行监测,获得监测结果。本发明通过多源数据融合和自适应特征提取,显著提高了葡萄生长状况评估的准确性,通过目标多模态网络模型大幅缩短了评估时间,满足了实时监测的需求,实现了对酿酒葡萄营养生长状况的高效、准确评估。
技术关键词
多模态网络
表型特征
卷积神经网络模型
葡萄
遥感图像数据
后验概率分布
无人机航拍图像
循环神经网络模型
传感器
对抗网络模型
注意力机制
主成分分析法
中央数据处理系统
生成卷积神经网络
多贝叶斯估计法
果实
运动噪声
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螺旋桨表面
图像局部特征提取
全局特征提取
控制系统
卷积神经网络模型
分布式电源
初始运行状态
故障运行状态
卷积神经网络模型
比率
语音互动装置
智能语音助手
语音互动方法
声音检测
智能语音应答
空天地一体化
调制编码方法
调制编码方案
信道编码速率
LEO卫星