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Resonon 运用机载高光谱成像进行树木水平红脂巨细蠹侵染的前期监测

来源:优游ub8     发布日期:2023-04-24 00:11:25

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  在《昆虫记》中,法布尔将昆虫世界化作供人类取得常识、兴趣、美感和思维的美文,以文艺兴趣的笔触记录了100多种昆虫的本能与习性,展示了一部“昆虫的史诗”。

  但品种繁复、形态万千的昆虫,除了法布尔笔下的灵性和兴趣,还有不行忽视的损害和要挟。

  在我国辽宁省进行了相关研讨。首要查询了RTB侵染油松后光谱特征的改变。其次,运用RF分类器比较不同光谱特征区别RTB阶段的功能。最终,探究了深度学习算法(CNN)在小HIS数据会集分类树皮甲虫搅扰是否优于机器学习算法(RF)。

  本文研讨了机载高空间分辨率的高光谱图画检测RTB侵染松树的潜力。作者比较了不同光谱特征和模型将松树分为三个健康状况:健康、侵染(绿或黄色阶段)和逝世(红或灰色阶段)树木的功能。首要定论如下:

  (1) RTB侵染后,松树冠层光谱明显改变。与健康树木比较,逝世树木的光谱曲线在可见和近红外区域明显改变,而侵染树木仅在可见光区域明显改变。逝世树木的16个SVI明显不同,而侵染树木的11个明显不同。

  (2) 将反射率、一阶和二阶导数、以及SVI输入到随机森林分类器中,以SVI作为变量的模型功能优于其他两个模型。

  (3) CNN模型在树皮甲虫搅扰分类中体现最好。关于前期侵染树木,整体精度为83.33%,召回率为72.5%。

  本研讨证明了机载高光谱成像可用于单木标准RTB侵染监测。本研讨运用的SVI和分类模型可为树皮甲虫损害的前期监测供给参阅。CNN适于树皮甲虫侵染树木的监测。未来研讨或许结合切割和分类方针开发一个根据CNN模型自动识别单木前期侵染阶段

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