基于对比学习的苹果病虫害多光谱定位方法及系统

本发明是关于一种基于对比学习的苹果病虫害多光谱定位方法及系统，该方法包括：对数据进行采集，根据气象传感器监测到的不同天气状况，采用不同的数据采集策略来获取多光谱图像，天气状况包括晴天、阴天、雨天和雾天，对采集的图像进行对应的采集时间、位置以及天气状况信息的标记；对不同天气状况下采集的多光谱图像分别进行数据预处理；构建考虑天气因素的对比学习模型；进行模型训练；输出分析结果。本实施例在进行病虫害多光谱定位时，将天气状况作为影响因素来构建对比学习模型，进而将天气特征融入对比学习模型中，使构建的模型定位精度更高，可以更加快速准确地识别苹果果园的病虫害情况，以及时采取有效的防治措施。