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申请/专利权人：中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心);中国农业科学院农业基因组研究所;深圳市万年春环境建设有限公司
摘要：本发明涉及生物智能预测技术领域，尤其涉及入侵植物生物量的预测方法及系统、存储介质，本发明通过无人机多光谱相机获取高分辨率的植被图像，避免了天气条件对数据采集的影响，确保了数据的连续性和精确性；其次，利用支持向量机和KNN算法实现了入侵植物的高精度识别与分类，提高了生物量预测的准确性；通过结合多光谱数据与实地采集的生物量数据构建预测模型，实现了对入侵植物生长趋势的精准预测；最后，利用ArcGIS软件进行入侵植物生物量的空间分布预测，并通过普通克里格插值方法对预测残差进行精细校正，提高了模型的地区适应性和精确度，本发明为入侵植物监测与管理提供科学依据和决策支持。
主权项：1.一种入侵植物生物量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过无人机搭载的多光谱相机获取待测区域入侵植物的多光谱图像；对所述多光谱图像进行预处理，包括图像拼接、裁剪及波段合成；利用支持向量机分类算法对预处理后的多光谱图像进行入侵植物与非入侵植物的分类，以及对入侵植物区域进行精确识别；从所识别的入侵植物多光谱图像中提取光谱信息，并计算得到光谱指数，所述光谱指数包括：归一化植被指数、比值植被指数和差值植被指数；根据所提取的光谱指数及实地采集的入侵植物生物量样本数据，构建入侵植物生物量的预测模型，其中，所述模型采用KNN算法进行建模；评估所述预测模型的精度，采用决定系数和均方根误差作为评价指标；若所述预测模型的精度达到预设标准，使用该模型对待测区域的入侵植物生物量进行预测，并对入侵植物的生物量空间分布进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心) 中国农业科学院农业基因组研究所 深圳市万年春环境建设有限公司 入侵植物生物量的预测方法及系统、存储介质
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