一种基于图像分割的农业作物病虫害检测方法及系统

本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像分割的农业作物病虫害检测方法及系统，包括：通过无人机采集茶园的垂直视角和倾斜视角图像，并利用SIFT特征提取、KNN匹配以及RANSAC过滤进行图像配准，对齐至基准图像坐标系。采用U‑Net算法分割前景区域，并进行后处理优化。通过颜色检测方法定位病害区域，提取病害特征，并利用CNN算法识别病害阶段；使用YOLOv3算法识别虫体区域，提取虫害特征，并评估虫害程度。最后，基于病害阶段和虫害程度，使用LSTM算法预测病虫害扩散趋势，并根据基准图像坐标系生成空间热力图，提升了检测精度与时效性，为智慧农业防控提供了技术支撑。