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基于无人机多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测

文献类型： 中文期刊

作者： 章阳亮;姜雪妍;李敏;江厚龙;江连强;郭雷风;王新伟

作者机构：

关键词： 烟草;病毒病;无人机;多光谱;改进BPNN

期刊名称：中国烟草科学

ISSN： 1007-5119

年卷期： 2025 年 3 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 本研究旨在利用无人机多光谱遥感技术与改进的BPNN(BP神经网络),实现对烟草病毒病的识别.通过使用DJI P4M无人机采集健康植株及不同感染程度烟草植株的多光谱图像,计算 19种植被指数,构建特征集并进行相关性分析.采用K近邻、随机森林、支持向量机、传统BPNN及改进BPNN对二元和三元分类样本进行对比测试.改进的BPNN通过网络结构优化、数据不平衡处理、激活函数替换和优化器改进,实现了二元分类任务准确率 89％、F1分数 0.88,三元分类任务准确率 79％、F1分数 0.76,均优于传统算法.结果表明,无人机多光谱数据结合改进BPNN在烟草病毒病检测中具有应用潜力,可为农业病害的预警和防控提供技术支持.

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