(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210789924.9 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 重庆渝之翼航空科技有限公司 地址 401120 重庆市渝北区新 牌坊一路13 6 号 （韵叶花园3 栋2705室） 申请人 长江师范学院　 重庆保绿丰生物科技有限公司 (72)发明人 牟晓伟　王宝珍　陈鳌　张浩　 曾坤　 (74)专利代理 机构 北京正华智诚专利代理事务 所(普通合伙) 11870 专利代理师 何凡 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 20/10(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立 木智能识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于无人机遥感的松材 线虫病疫区变 色立木智能识别方法， 包括以下步 骤： S1： 利用无人机采集松材线虫病疫区影像， 进 行图像处理制作高分辨率正射影像图； S2： 将正 射影像图按比例分割， 并进行样本类型标注； S3： 基于无人机采集的可见光影像进行图像融合， 提 取空间、 纹理和色彩特征， 制作样本库； S4： 利用 样本库对识别模型进行训练； S5： 利用训练过的 识别模型对 无人机影像进行变色立木自动识别。 通过对无人机原始影像数据进行增强处理， 使染 病松树特征更加明显； 制作大量样 本对模型进行 训练， 使算法模 型掌握松材线虫病感染松树的纹 理、 形状和色彩等高级抽象空间特征， 从而实现 对松材线虫病枯死松树的快速准确识别。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115115954 A 2022.09.27 CN 115115954 A 1.一种基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别方法， 其特征在于， 包括 以下步骤： S1： 利用无 人机采集松材线虫病疫区影 像， 进行图像处 理制作高分辨 率正射影像图； S2： 将正射影像图按比例分割， 并进行样本类型 标注； S3： 基于无人机采集的可见光影像进行图像融合， 提取空间、 纹理和色彩特征， 制作样 本库； S4： 利用样本库对识别模型进行训练； S5： 利用训练过的识别模型对无 人机影像进行变色立木自动识别。 2.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别方法， 其特征在于， 所述步骤S2 中， 进行图像分割的具体方法为： 将正射影像图按照1024*1024像 素大小进行图像分割。 3.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 进 行样本类型标注的具体方法为： 根据松材线 虫病枯死松 树点 位矢量图， 确定其在正射影像图上对应的点位位置， 利用多边形标注工具对枯死松树进行 标注， 并区分正样本和负 样本。 4.根据权利要求1所述的种基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别方 法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 构建并训练识别模型的具体方法为： 对影像图进行数据增 强处理， 利用TensorFlow深度学习 框架和Mask  R‑CNN卷积神经网络构建自动识别模型， 并 利用70％影 像图对识别模型进行训练， 利用3 0％影像图对识别模型进行测试。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115115954 A 2基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别方 法 技术领域 [0001]本发明属于森林病虫害识别技术领域， 具体涉及 一种基于无人机遥感的松材线虫 病疫区变色立木智能识别方法。 背景技术 [0002]中国森林病虫害共有8000多种， 经常造 成危害的有200多种， 森林病虫害大面积发 生， 危害极为严重， 其中松材线 虫病素有“松树的癌症 ”之称， 具有蔓延 速度快、 影响面积广、 治理窗口期有限的特点， 是当前世界上最具威胁的林业病害。 尽早发现患病的植株并将其 砍伐， 能够防止松材线虫病扩张蔓延， 可以大大地减少该病对生态环境的破坏以及带来的 经济损失。 目前， 传统的监测方法中最常用的方法是人工监测和卫星监测， 但是人工监测效 率低， 耗费人力物力， 陡峭山区作业难度大； 卫星监测则受限于时间分辨率及空间分辨率也 难以完全满足监测需求， 显然不是最佳的监测治理方法。 因此， 如何快速高效且准确地监测 患病松树， 是本领域 技术人员亟 待解决的技 术问题。 发明内容 [0003]本发明为了解决上述问题， 提出了一种基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立 木智能识别方法。 [0004]本发明的技术方案是： 一种基于无人机遥感的松材线虫病疫区变色立木智能识别 方法包括以下步骤： [0005]S1： 利用无人机采集松材线虫病疫区影像， 进行图像处理制作高分辨率正射影像 图； [0006]S2： 将正射影像图按比例分割， 并进行样本类型 标注； [0007]S3： 基于无人机采集的可见光影像进行图像融合， 提取空间、 纹理和色彩特征， 制 作样本库； [0008]S4： 利用样本库对识别模型进行训练； [0009]S5： 利用训练过的识别模型对无 人机影像进行变色立木自动识别。 [0010]进一步地， 步骤S2中， 进行图像分割的具体方法为： 将正射影像图按照1024*1024 像素大小进行图像分割。 [0011]进一步地， 步骤S2中， 进行样本类型标注的具体方法为： 根据松 材线虫病枯死松树 点位矢量图， 确定其在正射影像图上对应的点位位置， 利用多边形标注工具对枯死松树进 行标注， 并区分正样本和负 样本。 [0012]进一步地， 步骤S4中， 构建并训练识别模型的具体方法为： 对影像图进行数据增强 处理， 利用TensorFlow深度学习框架和Mask  R‑CNN卷积神经网络构建识别模型， 并利用 70％影像图对识别模型进行训练， 利用3 0％影像图对识别模型进行测试。 [0013]本发明的有益效果是： 本发明采用改进的深度学习目标识别算法Mask  R‑CNN构建 松材线虫病疫区变色立木智能识别方法。 通过对无人机原始影像数据进行增强处理， 使染说　明　书 1/5 页 3 CN 115115954 A 3