基于无人机多源遥感数据的菠萝水心病发病率预测方法

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基于无人机多源遥感数据的菠萝水心病发病率预测方法
申请号:CN202511336010
申请日期:2025-09-18
公开号:CN120833335A
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
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
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