松材线虫病检测系统

结合无人机多光谱成像与深度学习模型，实现对松材线虫病的高精度自动识别。

Shiwei, Chu · 鲍文霞

2024

参数信息

检测准确率（SSD）

0.92

检测准确率（YOLO v5）

0.93

技术优势

检测准确率高

SSD和YOLO v5模型分别达到0.92和0.93的准确率，能够从多光谱数据中可靠识别病害。

提升检测效率

结合无人机机载系统，实现快速大面积扫描，显著减少人工调查时间。

支持早期诊断

通过分析多光谱特征揭示松树健康状况的细微差异，有助于在病害早期阶段采取治疗措施。

应用场景

• 森林病虫害监测：在林区快速识别染病松树，替代人工地面调查，提高监测覆盖范围。
• 无人机遥感：利用无人机搭载多光谱载荷，实现大范围遥感数据高效采集。
• 智慧农业：通过AI模型自动处理农田或林区影像，支持精准植保决策。
• 环境监测：持续监测森林健康状况，为生态风险评估提供数据支持。