一种基于高光谱图像和轻量级神经网络的柠檬黄脉病识别方法

本发明涉及一种基于高光谱图像和轻量级神经网络的柠檬黄脉病识别方法，包括：采集不同波长的柠檬叶片高光谱图像，对所述不同波长的柠檬叶片高光谱图像进行处理，将处理后的叶片高光谱图像输入3D‑2D‑LcNet模型，获得柠檬黄脉病识别结果；其中，所述3D‑2D‑LcNet模型由轻量级神经网络ShuffleNetV2和HybridSN结合获得。本发明能够高效且高准确率的识别柠檬黄脉病。