基于无人机遥感和改进PWD-YOLOv10n算法的松材线虫病树分级检测方法

本发明公开了一种基于无人机遥感和改进PWD‑YOLOv10n算法的松材线虫病树分级检测方法，涉及林业有害病树检测的技术领域，其方法步骤包括(1)病树遥感影像采集；(2)数据集构建；(3)网络模型改进；(4)评价指标选取；(5)结果评估，步骤(3)中，通过设计高精度、低漏检的PWD‑YOLOv10模型，在YOLOv10n模型的骨干网络中引入CAA注意力机制模块，以增强特征提取能力；将C2f_EMSCP模块分别引入骨干和颈部部分，进一步提高模型的识别精度并有效减少漏检率，本发明通过训练高性能的PWD‑YOLOv10n模型，实现了在复杂环境中对松材线虫病树进行快速准确的分级检测。