一种基于高光谱成像的多品种柑橘黄龙病检测方法及系统

本发明提供了一种基于高光谱成像的多品种柑橘黄龙病检测方法及系统，包括：采集包含不同品种的健康与患病柑橘叶片的高光谱图像样本；划分高光谱图像样本的感兴趣区域，并导出感兴趣区域的光谱数据；根据健康高光谱图像样本与患病高光谱图像样本平均光谱曲线的均方根误差，在光谱数据中初步筛选确定波段组数量N；对N个波段进行二次筛选确定M个核心特征波段；使用卷积神经网络构建判别模型，利用健康高光谱图像样本与患病高光谱图像样本中M个核心特征波段的波段数据训练判别模型；训练完成的判别模型用于预测柑橘黄龙病检测结果。本发明实现了多品种兼容的田间快速筛查，为不同柑橘产区的数字化植保提供标准化技术方案。