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申请/专利权人：内蒙古师范大学
摘要：本发明属于植物病虫害检测领域，公开了一种基于地面高光谱识别的落叶松针叶虫害检测方法。其特征在于，从落叶松外部状态、内部生化组分和害虫虫情变化综合表征虫害严重程度，选择失叶率、冠层颜色、叶绿素含量、干重含水率、鲜重含水率和虫口密度等指标作为虫害指示性指标，开展地面光谱测量和虫害指示性指标实测与调查试验，结合无人机和Sentinel‑2A卫星多光谱遥感数据，分别从冠层和区域两个尺度研究对落叶松虫害高光谱识别及遥感监测。
主权项：1.一种基于地面高光谱识别的落叶松针叶虫害检测方法，其特征在于，包括：步骤一，数据收集与预处理：使用配备高光谱仪和定位装置的无人机在特定特征波段采集落叶松区域的高光谱图像，并记录图像对应的经纬度坐标；对采集的高光谱图像进行去噪、校正和增强处理，确保数据质量；步骤二，综合表征与特征提取：选择失叶率、冠层颜色、叶绿素含量、干重含水率、鲜重含水率和虫口密度作为虫害指示性指标，应用深度学习模型自动识别和提取这些关键指标；步骤三，智能化监测与预测：利用实时数据处理和分析平台，快速处理新获取的高光谱数据，使用高级机器学习技术建立虫害类型和等级预测模型；步骤四，虫害识别与等级判定：输入高光谱图像至病虫害类型识别神经网络模型，识别受损叶片数量，当受损叶片数量超过预设阈值时，进一步分析确定虫害类型，通过病虫害等级估测模型对虫害程度进行量化；步骤五：多尺度数据融合与预警：结合无人机高光谱数据和Sentinel-2A卫星多光谱遥感数据，进行冠层和区域两个尺度的虫害分析；根据虫害识别和等级估测结果，向森林管理部门及时发出虫害预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古师范大学 一种基于地面高光谱识别的落叶松针叶虫害检测方法
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