【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物灾害，具体涉及一种基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法。
技术介绍
1、生菜是全球广泛食用的高营养价值的叶菜之一，同时也是全球经济重要的蔬菜作物之一。生菜喜欢在7至24℃的温度下生长，平均温度为18℃，生长速度会在气温降至7℃时放缓或停滞。生菜遭受霜冻损害是由低温引起的压力，通常在0℃以下发生。当霜冻损害发生时，细胞外部会形成冰核，只要低温持续，就会逐渐形成冰晶。当冰晶扩散到细胞内时，会造成不可逆的损害，导致生菜叶片出现水浸、黄化或深褐色，整个植株枯萎。新鲜生菜不耐储存，其供应依赖于新鲜采摘。霜冻会对成熟生菜的外叶造成损害，导致处理和储存过程中的腐烂。因此，低温是威胁冬季生菜供应的重要因素之一。在恶劣的环境条件下，农作物产量可能减少50％至70％。由于冬季生菜供应低且市场需求高，迫切需要培育耐寒生菜品种以保持冬季生菜的产量。同时，霜冻损害调查是耐寒生菜育种项目的重要基础。传统方法依赖于在田地中逐地块进行手动调查，这种方法耗时、费力、主观且效率低下，尤其是生菜品种数量较大时。因此，开发高吞吐量霜冻损害调查方法以提高育种...
【技术保护点】
1.一种基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，选择线性核函数和顺序最小优化算法构建支持向量机模型，核规模的值为1，容错限度和松弛变量的近似值分别在0.18-0.2和0.018-0.02之间。
3.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，神经网络算法模型使用10个隐藏层，训练算法为Levenberg-Marquardt算法。
4.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，利用皮尔逊相关...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，选择线性核函数和顺序最小优化算法构建支持向量机模型，核规模的值为1，容错限度和松弛变量的近似值分别在0.18-0.2和0.018-0.02之间。
3.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，神经网络算法模型使用10个隐藏层，训练算法为levenberg-marquardt算法。
4.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，利用皮尔逊相关分析从rgb和多光谱图像中选择fdi敏感特征。
5.根据权利要求1所述的基于无人机图像的生菜冻害指数调查方法，其特征在于，对于绿色生菜样地，选择16个rgb图像特征和21个多光谱图像特征，分别为：b、r、bni、gni、rni、exg、vari、exr、exb、exgr、ngrdi、mgrvi、ikaw、gla、rgbvi、veg、r475、r668、r717、r840、fd_vi1、fd_vi2、fd_vi3、fd_vi4、ndvi、sr、evi、arv...
【专利技术属性】
技术研发人员：班松涛，刘依雯，田明璐，魏仕伟，李琳一，胡冬，袁涛，
申请(专利权)人：上海市农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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