摘要
本发明涉及病虫害识别防治技术领域,具体为一种病虫害识别防治预警系统及方法,系统包括数据采集模块、偏振数据分析模块、图像超分辨率处理模块、特征提取模块、病害预测模块和决策支持模块。本发明中,通过综合光谱偏振数据的捕获与分析、图像超分辨率处理以及时间序列分析,实现了对病虫害更早期的识别和精确预测,利用偏振光技术精确捕获植物叶片细微的结构变化,通过对偏振数据的深入分析,能够揭示细微的病变特征,局部光谱增强技术进一步细化图像质量,确保了细胞级别的变化可以被准确识别,结合环境数据进行深度学习分析,可以有效预测病害发展趋势,提高了处理速度和准确性。
技术关键词
子模块
预警系统
图像超分辨率
趋势预测模型
传感器配置
纹理
数据分析模块
病虫害防治
特征提取模块
深度学习网络
边缘检测
数据采集模块
时间序列模型
定量分析数据
深度学习分析
风险
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