摘要
本发明涉及农业自动化与智能控制技术领域,尤其涉及一种基于无人机的除草监测系统及方法,本发明利用无人机搭载的多光谱摄像头和微波传感器,采集目标区域的光谱反射数据和微波内部结构数据;系统通过数据融合模块生成标准化感知数据,并结合特征提取、自适应模糊聚类及多模型协同学习技术,进行杂草的精确分类和识别;基于杂草的空间分布图,系统通过图卷积网络预测杂草扩散趋势,结合环境数据生成最优除草策略;无人机通过优化的飞行路径执行除草任务,并实时监测除草效果,持续优化策略,确保除草任务的高效执行。
技术关键词
数据
监测系统
杂草
无人机
递归神经网络
序列特征分析
卷积神经网络提取
多模型协同
融合特征
时间序列特征
策略
微波传感器
决策树算法
卷积神经网络模块
特征提取模块
学习系统
网络分析
网络优化
模糊聚类分析