基于遥感卫星的松材线虫病监测方法及系统

本发明提出了一种基于遥感卫星的松材线虫病监测方法及系统，涉及图像数据处理的技术领域。首先获取并预处理林区的光学、雷达及热红外遥感数据；接着对光学影像中的松材线虫病疫木样本进行标注，并将所有数据源裁切成空间对齐的影像瓦片；然后从各影像瓦片中提取物理特征，计算出一个多模态受感染指数，该指数被融合回相同空间位置的光学影像瓦片中，以构建包含多特征和标签的样本数据集，用于训练和验证一个深度学习监测模型；最后使用训练好的模型进行病害监测，并输出松材线虫病监测结果。协同融合了多种遥感数据作为深度学习模型的输入特征，大幅提高了监测的可靠性，避免了误报。同时，及时发现了感染早期的树木，提高了监测的时效性。