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申请/专利权人：内蒙古师范大学
摘要：本发明属于虫害检测预警技术领域，公开了一种基于多光谱遥感影像的落叶松毛虫虫害检测预警方法。通过光谱遥感设备采集受害落叶松遥感影像；对落叶松遥感影像进行增强处理；对受害落叶松遥感影像数据进行数据标签标定，制作深度学习数据集；将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的落叶松毛虫害识别模型；通过落叶松毛虫害识别模型对落叶松毛虫虫害进行分析，识别出受害区域；对落叶松毛虫虫害进行预警。本发明提高对落叶松毛虫虫害的识别率及识别精度，并且利用落叶松毛虫害识别模型和满足落叶松毛虫虫害监测预警精度，提高了落叶松的生长质量，提高了对落叶松松毛虫快速的反应能力。
主权项：1.一种基于多光谱遥感影像的落叶松毛虫虫害检测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过光谱遥感设备采集受害落叶松遥感影像；对落叶松遥感影像进行增强处理；提取叶绿素含量、水分含量；所述遥感影像具体包括：颜色、纹理和形状；定期收集落叶松的遥感影像，形成时间序列数据集，监测虫害的动态变化；步骤二，提取受害落叶松遥感影像特征和内部生化组分特征，对受害落叶松遥感影像特征和内部生化组分特征进行分析，对受害落叶松遥感影像数据进行数据标签标定，制作深度学习数据集；将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的落叶松毛虫害识别模型；步骤三，通过落叶松毛虫害识别模型对落叶松毛虫虫害进行分析，识别出受害区域；步骤四，对落叶松毛虫虫害进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古师范大学 一种基于多光谱遥感影像的落叶松毛虫虫害检测预警方法
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