基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，包括：获取无人机遥感小麦图像；按比例划分，分别得到训练集、验证集、测试集；进行重叠裁剪；进行光照拉伸处理；进行麦穗的旋转框标注，得到标签，带标签的拉伸后的训练集、验证集和测试集为最终训练集、最终测试集和最终验证集；构建旋转框目标检测网络模型，进行训练；将最终测试集输入至训练完成的旋转框目标检测网络模型，完成无人机遥感图像中赤霉病的检测并实现病情指数估计。本发明专利技术可以更加精确的检测出无人机遥感图像中麦穗的边界，减少不必要复杂背景区域，提高赤霉病严重度识别的准确性，从而实现麦穗病情指数的精确估计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机遥感图像信号处理和目标检测，尤其是一种基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法。

技术介绍

1、麦穗是生产面粉的主要成分，对于全球粮食供应的维护以及促进人类营养安全至关重要。然而，小麦容易受到赤霉病的侵害，导致产量和质量下降。利用现代技术进行田地赤霉病病情指数分析，这对于调整生产策略、选育抗病小麦品种，最大限度控制病害扩散，提高产量和质量，以及科学决策在田间作业中具有重要意义。

2、如何高效准确地检测赤霉病病情是研究人员一直以来追求的目标。田间的实地赤霉病检测存在一定的困难，如高密度种植使得检测背景复杂、重叠麦穗过多使得漏检严重。传统的赤霉病检测方法需要研究人员下地进行样本收集、分析和计数，虽然该方法检测麦穗病害的准确性很高，但是需要消耗大量劳动成本和时间开支。

3、采用搭载可见光相机的无人机能够以经济、灵活、高时效观测方式大范围快速获取田间连续小麦的图像，有利于全面监测小麦赤霉病的病情，从而科学指导小麦田间生产管理，避免过度施药而引起的土地污染，保证农田生态环境的安全和小麦产品的产量和质量。然而，对获取的无人本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：所述步骤(2)具体是指：采用随机抽样法对无人机遥感小麦图像总集I(i)按照7:2:1的比例随机划分，分别得到训练集Itrain(i)、验证集Ival(i)和测试集Itest(i)。

3.根据权利要求1所述的基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：所述步骤(3)具体是指：采用重叠裁剪法对训练集Itrain(i)、验证集Ival(i)和测试集Itest(i)进行裁剪：

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【技术特征摘要】

1.一种基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：所述步骤(2)具体是指：采用随机抽样法对无人机遥感小麦图像总集i(i)按照7:2:1的比例随机划分，分别得到训练集itrain(i)、验证集ival(i)和测试集itest(i)。

3.根据权利要求1所述的基于无人机图像的小麦赤霉病病情指数估计方法，其特征在于：所述步骤(3)具体是指：采用重叠裁剪法对训练集itrain(i)、验证集ival(i)和测试集itest(i...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍文霞，黄承沛，梁栋，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：