摘要
本发明公开了一种用于茶叶种植的病虫害识别预警方法,属于病虫害识别预警技术领域,包括物联网传感器,实时采集环境数据,同时利用无人机搭载高光谱成像设备,按固定航线拍摄茶叶叶片及植株图像,构建基础数据池,本发明通过卷积神经网络对高光谱图像进行深层特征提取,利用多层卷积核自动捕捉叶片纹理、颜色、光谱反射率等复合特征,通过公式化的特征提取与分类概率计算,系统可自动标记疑似病虫害区域,生成包含病虫害类别、发生位置、严重程度的初步识别报告,将识别效率从人工逐株排查的小时级提升至分钟级,且识别准确率突破传统方法的阈值限制,为后续防控争取关键时间窗口。
技术关键词
识别预警方法
高光谱成像设备
物联网设备
病虫害控制
茶叶叶片
茶园生态
生物农药
数据融合算法
Pearson相关系数
实时监测数据
物联网传感器网络
害虫抗药性
智能农业装备
风险
无人机控制系统
系统为您推荐了相关专利信息
资产信息管理
物联网设备
人机交互界面
分片
解密
网络优化方法
网络优化系统
策略
梯度下降法
生成动作
识别预警方法
监控视频流
智能交通
场景
救援平台
塔式起重机
中央控制模块
通讯装置
状态检测模块
电流检测模块