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申请/专利权人：四川省农业科学院植物保护研究所

摘要：本申请公开了一种基于无人机多光谱的柑橘黄龙病监测方法，其通过由无人机搭载的多光谱相机采集的被检测柑橘叶片的多光谱图像，且从数据库提取被标注为健康的柑橘叶片参考多光谱图像，并采用基于深度学习的图像监测的分析和处理技术对所述被检测柑橘叶片的多光谱图像和所述柑橘叶片参考多光谱图像进行图像特征提取和差分计算，以此根据所述被检测柑橘叶片的多光谱图像和所述柑橘叶片参考多光谱图像之间的多维度显著差分特征来自动地判别被检测柑橘叶片是否存在黄龙病。通过该方式，能够利用无人机搭载的多光谱相机实时并快速采集数据，并更准确地识别出柑橘叶片的黄龙病特征，从而来及时采取措施，以防止病害扩散。

主权项：1.一种基于无人机多光谱的柑橘黄龙病监测方法，其特征在于，包括：获取由无人机搭载的多光谱相机采集的被检测柑橘叶片的多光谱图像；从数据库提取被标注为健康的柑橘叶片参考多光谱图像；对所述被标注为健康的柑橘叶片参考多光谱图像和所述被检测柑橘叶片的多光谱图像进行多光谱多尺度特征提取以得到柑橘叶片检测浅层特征图、柑橘叶片检测中层特征图、柑橘叶片检测深层特征图、柑橘叶片参考浅层特征图、柑橘叶片参考中层特征图和柑橘叶片参考深层特征图；计算所述柑橘叶片检测浅层特征图和所述柑橘叶片参考浅层特征图之间的差分特征图，所述柑橘叶片检测中层特征图和所述柑橘叶片参考中层特征图之间的差分特征图以及所述柑橘叶片检测深层特征图和所述柑橘叶片参考深层特征图之间的差分特征图以得到柑橘叶片浅层差分特征图、柑橘叶片中层差分特征图和柑橘叶片语义差分特征图；将所述柑橘叶片浅层差分特征图、所述柑橘叶片中层差分特征图和所述柑橘叶片语义差分特征图分别通过门控筛选自适应注意力模块以得到自适应强化柑橘叶片浅层差分特征图、自适应强化柑橘叶片中层差分特征图和自适应强化柑橘叶片语义差分特征图；融合所述自适应强化柑橘叶片浅层差分特征图、所述自适应强化柑橘叶片中层差分特征图和所述自适应强化柑橘叶片语义差分特征图以得到柑橘叶片全局多维度显著差分特征图作为柑橘叶片全局多维度显著差分特征；基于所述柑橘叶片全局多维度显著差分特征，得到监测结果，所述监测结果用于表示被检测柑橘叶片是否存在黄龙病。

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权利要求：

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