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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的松林线虫病智能检测方法，涉及林业病虫害监测技术领域，包括：S10，在无人机上搭载多光谱仪器对松林进行多光谱图像采集；S20，对采集的多光谱图像进行预处理，以保证多光谱图像的各波段数据保持一致；S30，根据松林线虫病感病树冠层的光谱特征设计感病指数，以反映松林的感病程度；S40，基于感病指数的特征，利用blob算法对松林中潜在感病松树进行多尺度自适应光斑检测，以获取多尺度潜在感病图斑；S50，结合松林线虫病样本库和SVDD算法构建松林线虫病诊断分类器；S60，使用松林线虫病诊断分类器对多尺度潜在感病图斑进行诊断，并筛选出真实感病图斑。本发明的有益效果：既保证了检测的精确性，又提高了检测效率。

主权项：1.一种基于无人机多光谱的松林线虫病智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S10，在无人机上搭载多光谱仪器对松林进行多光谱图像采集；S20，对采集的多光谱图像进行预处理，以保证多光谱图像的各波段数据保持一致；S30，根据松林线虫病感病树冠层的光谱特征设计感病指数，以反映松林的感病程度；其中，所述感病指数的具体设计方式为：参考用于检测植物生长状态的归一化差异植被指数NDVI，NDVI通过植物在红光和近红外光波段的反射特性计算得出，其表达式为：，其中，表示植物在近红外波段的反射率，表示植物在红光波段的反射率；当松树感染松林线虫病后，松树的冠层光谱特征会发生变化，且松树的含水量、叶绿素含量以及光合作用效率均会下降，通过将蓝光和绿光波段代替红光和近红外波段设计感病指数DI,其表达式为：，其中，表示松树在绿光波段的反射率，表示松树在蓝光波段的反射率；S40，基于感病指数的特征，利用blob算法对松林中潜在感病松树进行多尺度自适应光斑检测，以获取多尺度潜在感病图斑；S50，结合松林线虫病样本库和SVDD算法构建松林线虫病诊断分类器；其中，所述松林线虫病诊断分类器的构建步骤包括：S501,从松林线虫样本库中获取一组正类训练数据，其中，n表示样本个数，d表示特征维度；R表示超球体半径；x表示原始空间中的训练数据集合；S502，通过核函数将训练数据从原始空间映射到特征空间，其中，F表示特征空间中的训练数据集合；S503，使用SVDD算法在特征空间中构造体积最小的超球体，并根据构造的超球体的参数搭建松林线虫病诊断分类器；具体的，当使用SVDD算法在特征空间中构造体积最小的超球体过程中，构造的目标函数的表达式为：，构造的约束条件的表达式为：；其中，R表示超球体的半径，a表示超球体的球心，表示松弛因子，C表示权衡超球体体积和误分率的惩罚参数；表示核函数；表示核函数的样本点；表示对于任意i,都是从1到n的整数；S60，使用松林线虫病诊断分类器对多尺度潜在感病图斑进行诊断，并筛选出真实感病图斑。

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