-
公开(公告)号:CN115471478A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211134557.5
申请日:2022-09-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于yolov5的松树林病害无人机遥感监测方法,包括:利用无人机搭载的光学相机获取病害松树林的原始无人机图像;将原始无人机图像划分为训练集图像和测试集图像,将训练集图像裁剪为规定大小的图像块;利用cut‑paster方法来增加训练集图像中的背景目标,增加样本多样性;基于yolov5建立松树林病害监测网络模型;利用训练集图像训练松树林病害监测网络模型;利用通过训练后的松树林病害监测网络模型预测测试集图像中不同严重程度的病害松树;输出每棵病害松树的地理位置信息。本发明实施例解决无人机遥感图像中病害松树形态多变、不同严重度病害松树颜色纹理特征相似等因素对监测结果的影响,实现对松树林病害的精确监测。