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基于多特征融合和SVM 分類器的植物病蟲害檢測方法
更新日期:2021-11-18     瀏覽次數:2
核心提示:2.1 非無人機非遙感的森林病蟲害監測技術 現有研究者提出了一系列基于非無人機非 遙感的森嶺病蟲害監測技術,包括 GIS 技術[10- 12]、空間掃描算法[13

2.1 非無人機非遙感的森林病蟲害監測技術 現有研究者提出了一系列基于非無人機非 遙感的森嶺病蟲害監測技術,包括 GIS 技術[10- 12]、空間掃描算法[13]、基于可調 LED 生物光的 病蟲害檢測防治系統[14] 、 基于多特征融合和 SVM 分類器的植物病蟲害檢測方法[15]等。 GIS 技術即地理信息系統,它的特點是可以 與當地森林資源、病蟲害及其環境信息相結合來建立病蟲害監測或預測系統;通過實地調查或者 其他手段,獲得各個空間的病蟲害數據,接著創 建相應的數據圖層,將各圖層進行比較、疊加后 分析病蟲害與各因素之間的關系,以此來提高對 病蟲害監測或預測的及時性、科學性和準確性, 從而做好對森林病蟲害的預防措施,減小損失。 也可根據歷年來的數據建立相關的模型,繪制群 密度分布圖來直觀地反應病蟲害爆發的區域與程度,從而對未來的病蟲害高發區域做出科學預 測。

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