基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取OA北大核心CSCDCSTPCD
Classification and feature band extraction of diseased citrus plants based on UAV hyperspectral remote sensing
[目的]结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法.[方法]使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型.[结果]基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的RO…查看全部>>
邓小玲;曾国亮;朱梓豪;黄梓效;杨佳诚;童泽京;殷献博;王天伟;兰玉彬
华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642国家精准农业航空施药技术国际联合中心,广东 广州 510642
信息技术与安全科学
柑橘病虫害无人机高光谱遥感XgBoost连续投影算法
《华南农业大学学报》 2020 (6)
低空多源遥感图像融合的柑橘黄龙病田间智能监测研究
100-108,9
国家自然科学基金(61675003)广东省重点领域研发计划(2019B020214003)广东高校重点领域(人工智能)专项(2019KZDZX1012)广东大学生科技创新培育专项(pdjh2019b007)
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