摘要
本发明涉及农业图像处理和计算机视觉领域,尤其基于无人机多源遥感数据的菠萝水心病发病率预测方法,其技术方案包括:基于无人机平台获取菠萝生育时期的冠层RGB影像、多光谱影像和LiDAR点云数据,以此提取更为全面的植株特征信息,利用多源遥感数据反演菠萝营养参数,并通过挖掘营养参数与菠萝水心病发病率的定量关系,构建菠萝水心病发病率预测模型,显著提高了菠萝营养参数反演模型的精度和鲁棒性,实现菠萝水心病发病率大面积的无损检测,具备高效、灵活、低成本、数据获取速度快等优势,通过影像及时反映植株营养状态,为植株病害检测提供有效手段。
技术关键词
多源遥感数据
菠萝
数字表面模型
数字高程模型
灰度共生矩阵
无人机平台
无人机遥感数据
影像纹理特征
多光谱传感器
参数
植株特征
机器学习方法
反演模型
计算机视觉
图像处理
系统为您推荐了相关专利信息
历史气象数据
订正方法
数字高程模型
注意力
Softmax函数
梯田
生态系统服务
多模态深度学习
指数
多源遥感数据