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利用低空遥感技术快速检测油菜叶片上的核盘菌

DOI：10.3390/s18124464 期刊：Sensors 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 核盘菌是危害油菜叶片的主要病害之一，已严重影响作物产量和品质。本研究构建了室内无人机低空遥感模拟平台进行病害检测，在人工接种核盘菌前后采集油菜叶片的热红外、多光谱及RGB图像?；诔叨炔槐涮卣鞅浠?SIFT)提出新型图像配准与融合方法，利用多模态图像构建融合数据库。通过处理热红外图像分析感染区域不同部位的温度分布变化，单叶感染24小时后最大温差(MTD)达1.7摄氏度。分别采用热红外图像和融合图像建立支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K近邻(KNN)和朴素贝叶斯(NB)四种机器学习模型。结果表明图像融合后分类精度提升11.3%，SVM模型在病害严重度分级任务中达到90.0%的分类准确率。总体结果表明，配备多传感器的无人机低空遥感模拟平台可用于油菜叶片核盘菌的早期检测。
作者： Feng Cao，Fei Liu，Han Guo，Wenwen Kong，Chu Zhang，Yong He
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究红外热成像技术区分核盘菌侵染的油菜叶片感染区与非感染区的潜力；评估四种机器学习算法（支持向量机、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯）对不同病害程度样本的分类性能；探索基于多模态图像融合提升分类结果的可能性。

研究成果

搭载多传感器的无人机低空遥感模拟平台可有效早期检测油菜叶片上的核盘菌。图像融合使分类准确率提升11.3%，其中支持向量机（SVM）达到90.0%的准确率。未来工作应增加样本量并开展田间试验。

研究不足

热像仪的精度为±2°C，限制了绝对温度对比；多光谱相机分辨率较低（每波段407×217像素）且在弱光环境下存在噪声问题；数据集规模有限，导致机器学习模型出现过拟合；研究在室内进行，其野外适用性可能受限。

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