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申请/专利权人：深圳块织类脑智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于无人机多光谱遥感的薇甘菊智能检测方法，包括以下步骤：步骤S10：将无人机中的薇甘菊多光谱遥感数据生成薇甘菊多光谱正射影像；步骤S20：基于薇甘菊多光谱正射影像计算薇甘菊白化矩阵，形成单类白化多光谱影像；步骤S30：对单类白化多光谱影像进行分割，形成影像图斑；步骤S40：基于薇甘菊的多光谱遥感数据集构建最佳随机森林模型并生成薇甘菊检测器；步骤S50：基于薇甘菊检测器对影像图斑进行诊断筛选。本发明的有益效果是：该方法可以在精细尺度上完成对薇甘菊的检测，提高了对于入侵物种薇甘菊的智能检测能力。

主权项：1.一种基于无人机多光谱遥感的薇甘菊智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：将无人机中的薇甘菊多光谱遥感数据生成薇甘菊多光谱正射影像；步骤S20：基于薇甘菊多光谱正射影像计算薇甘菊白化矩阵，形成单类白化多光谱影像，具体包括以下步骤：步骤S201：将薇甘菊的正射多光谱影像分为N个训练样本的数据集S，其中S={S1,S2，…，SN}，通过数据集来估计感兴趣类别X；步骤S202：感兴趣类别X的协方差矩阵为： ；步骤S203：通过感兴趣类别X的协方差矩阵计算出薇甘菊白化矩阵： ；其中A表示随机变量X的协方差矩阵，E表示期望运算，XT表示X的转置，Y表示使用线性变换将X转换后的变量，v表示WTAW，其中W是为对称正定矩阵；步骤S30：对单类白化多光谱影像进行分割，形成影像图斑；步骤S40：基于薇甘菊的多光谱遥感数据集构建最佳随机森林模型并生成薇甘菊检测器；步骤S50：基于薇甘菊检测器对影像图斑进行诊断筛选，具体包括以下步骤：步骤S501：将待检测的图像进行预处理，处理完成后进行白化变换；步骤S502：在预处理后的图像上标出影像图斑区域，将该区域的数据块输入薇甘菊检测器中，薇甘菊检测器中的每个决策树对数据块的数据特征进行分类并得到多个分类结果；步骤S503：对所有决策树中的结果进行投票，得到总的分类结果；步骤S504：对薇甘菊的影像图斑进行标记，通过不同标记完成薇甘菊的分割；步骤S505：将分割后的影像图斑输入至薇甘菊检测器中并进行诊断，如果感染像素点个数大于阈值3000且感染像素比例超过30%，则判断为感染薇甘菊，所得图斑即为薇甘菊图斑；如果感染像素点个数大于阈值3000且感染像素比例未超过30%，则判断为未感染薇甘菊。

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