基于多特征融合和SVM 分类器的植物病虫害检测方法
更新日期:2021-11-18     浏览次数:7
核心提示:2.1 非无人机非遥感的森林病虫害监测技术 现有研究者提出了一系列基于非无人机非 遥感的森岭病虫害监测技术,包括 GIS 技术[10- 12]、空间扫描算法[13

2.1 非无人机非遥感的森林病虫害监测技术 现有研究者提出了一系列基于非无人机非 遥感的森岭病虫害监测技术,包括 GIS 技术[10- 12]、空间扫描算法[13]、基于可调 LED 生物光的 病虫害检测防治系统[14] 、 基于多特征融合和 SVM 分类器的植物病虫害检测方法[15]等。 GIS 技术即地理信息系统,它的特点是可以 与当地森林资源、病虫害及其环境信息相结合来建立病虫害监测或预测系统;通过实地调查或者 其他手段,获得各个空间的病虫害数据,接着创 建相应的数据图层,将各图层进行比较、叠加后 分析病虫害与各因素之间的关系,以此来提高对 病虫害监测或预测的及时性、科学性和准确性, 从而做好对森林病虫害的预防措施,减小损失。 也可根据历年来的数据建立相关的模型,绘制群 密度分布图来直观地反应病虫害爆发的区域与程度,从而对未来的病虫害高发区域做出科学预 测。