基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统

本发明涉及农业科技技术领域，具体为基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统，包括以下步骤：设置多光谱和热成像设备，收集目标频段的多光谱图像和热成像数据，删除清晰度不足的图像和噪声过多的数据，得到优化多光谱图像，并将数据按照收集的日期进行标记和分类，形成时间序列图像数据集。本发明中，通过动态调整网络参数，反映叶片生长的各阶段状态，使得病虫害预测不仅基于静态数据，而是反映植物生长的实际变化，提高预测模型的实时应用价值和准确性，状态转移学习的引入使得从健康到病虫害各阶段的转变能够被更精准地预测，进行早期诊断和及时干预，提高病虫害具体位置的识别精度，能够进行局部处理，有效提升处理的针对性和经济效率。