高光譜圖像在農(nóng)作物病害檢測識別中的研究進展
摘要:高光譜成像技術通過獲取物體表面在多個波段的反射光譜,能夠提供豐富的光譜信息,對于早期診斷與監(jiān)測農(nóng)作物病害具有較大優(yōu)勢。本文主要探討了高光譜成像在農(nóng)作物病害檢測中的研究進展,結合先進的圖像處理和機器學習算法,系統(tǒng)梳理了常用的光譜預處理方法、特征提取技術以及病害分類算法,對多種深度學習模型在該領域的應用進行了詳細分析,最后指出了高維數(shù)據(jù)處理和實時性優(yōu)化等關鍵技術瓶頸,并提出了未來的研究方向。(剩余5599字)
目錄
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