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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明涉及一种基于多源数据的田间水稻白叶枯病监测方法及系统，涉及作物病害监测领域，该方法包括：获取在不同生育期下水稻田的多光谱图像、水稻白叶枯病害程度和积温数据；获取水稻田种植的水稻品种对白叶枯病害的抗性；提取水稻田中每个小区的平均冠层光谱反射率；基于平均冠层光谱反射率和水稻白叶枯病害程度，采用卷积神经网络进行水稻白叶枯病害程度回归，输出深度光谱特征；以各小区对应的积温数据、深度光谱特征和对于白叶枯病害的抗性为输入，以对应水稻白叶枯病害程度为输出训练病害程度回归模型；采用病害程度回归模型对待监测水稻田的水稻白叶枯病害程度进行监测。本发明实现不同生长阶段下田间水稻抗白叶枯病的快速监测。
主权项：1.一种基于多源数据的田间水稻白叶枯病监测方法，其特征在于，包括：获取在不同生育期下水稻田的多光谱图像；获取在不同生育期下所述水稻田中水稻白叶枯病害程度和积温数据；获取所述水稻田种植的水稻品种对白叶枯病害的抗性；基于各所述多光谱图像，提取所述水稻田中每个小区的平均冠层光谱反射率；所述水稻田分为多个小区；基于各小区对应的平均冠层光谱反射率和水稻白叶枯病害程度，采用卷积神经网络进行水稻白叶枯病害程度回归，输出深度光谱特征；以各小区对应的积温数据、深度光谱特征和对于白叶枯病害的抗性为输入，以对应水稻白叶枯病害程度为输出训练病害程度回归模型，获得训练好的病害程度回归模型；采用训练好的病害程度回归模型对待监测水稻田的水稻白叶枯病害程度进行监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于多源数据的田间水稻白叶枯病监测方法及系统
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