摘要
本申请提供了一种基于智能传感器的松线虫害监测系统及方法,首先通过智能光谱传感器采集各个松树样本的近红外光谱信息;进而确定各个松树样本的表征波段;进一步确定每个松树样本的侵蚀状态,通过所有的侵蚀状态和每个松树样本的表征波段确定对所述每个松树样本进行虫害分级时的鉴别量;然后根据各个智能光谱传感器采集的近红外光谱图像的相似度特征量和不同采样点处的湿度梯度确定对所述每个松树样本进行虫害定性时的识别增益;进而确定松线虫影响区域中不同采样点处松线虫的侵蚀趋势,并将所有的侵蚀趋势发送至松线虫害监测中心。采用本申请的方案,可在松线虫感染初期对虫害行为的传播趋势进行监测,从而提高初期预测松线虫扩散趋势的准确率。
技术关键词
线虫
光谱传感器
样本
智能传感器
虫害监测方法
虫害监测系统
机器学习模型
特征值
采样点
图像
曲线
分布特征
特征选择
亮度
处理器
计算机设备
模块
可读存储介质
存储器
波长
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多层感知机
滑动窗口算法
物理
传感器
发动机剩余寿命
服饰特征
图像生成模型
融合特征
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消歧方法
节点特征
引入注意力机制
识别模块
邻居
透视变换矩阵
卷积神经网络模型
图像生成方法
白名单
相机