一种基于巡检机器人的苹果炭疽叶枯病识别五维数据融合方法

一种基于巡检机器人的苹果炭疽叶枯病识别五维数据融合方法，涉及炭疽叶枯病识别技术领域，解决现有技术感知维度有限、光照干扰大、空间定位不精确的问题。包括以下步骤：S1、获取苹果叶片表面曲率特征，采集叶片的RGB‑D图像，构建叶片三维拓扑结构，定位病斑空间分布；S2、获取苹果叶片的光谱反射信息，并量化叶绿素a、类胡萝卜素生化组分，构建对病害敏感的植被指数特征集；S3、采集苹果树冠层温度信息，构建蒸腾异常检测模型并实现热红外与点云数据的多模态融合；S4、集成空间分布、光谱反射和热辐射信息，构建五维表型特征矩阵模型，全面解析苹果表型特征。本发明能够显著提升在叶片遮挡、光照不均、叶片姿态变化及环境干扰下的识别准确性。