基于无人机光谱遥感和AI技术建立松材线虫害监测模型

本文为阻止外来入侵物种松材线虫对我国林业的破坏,利用无人机测绘、光谱遥感技术在空间分辨率和光谱分辨率上的优势,探索研究大面积松林中疫木的科学检测分析方法,为类似的农林生物病虫害监测预警提供应用支撑。本文提出基于CNN卷积神经网络构建图像数据识别模型的基础上,利用由高光谱和多光谱传感器获取的枯死松树特征光谱数据对目标进行分类筛选,得到精确疫木检测模型。试验数据证明最终模型相较传统技术方法在疫木精确检测识别任务中有更好的表现。由此可见该模型可以为林业疫情监控和后续防治提供有力保障。