基于無(wú)人機(jī)多光譜圖像和集成學(xué)習(xí)的橡膠樹(shù)白粉病檢測(cè)

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摘要：橡膠樹(shù)是我國(guó)重要的熱帶經(jīng)濟(jì)作物，其生長(zhǎng)過(guò)程中易受白粉病的侵染，準(zhǔn)確、及時(shí)地監(jiān)測(cè)橡膠樹(shù)白粉病是防止其大規(guī)模蔓延的關(guān)鍵。近年來(lái)，無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)林領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，本研究評(píng)估了采用低空遙感技術(shù)大規(guī)模檢測(cè)橡膠樹(shù)白粉病的可行性，并致力于提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性?；诖蠼`4多光譜無(wú)人機(jī)獲取橡膠樹(shù)冠層多光譜圖像，計(jì)算植被指數(shù)（VI）和紋理特征（TF），然后結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCCs）和BorutaSHAP算法進(jìn)行相關(guān)性分析和特征重要性分析，去除冗余特征，BlueMEA、WI、DVIRE、PPR和GI被選為最佳特征組合，最后基于K近鄰（KNN）、樸素貝葉斯（Bayes）、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、極端梯度提升（XGB）和Stacking集成算法構(gòu)建橡膠樹(shù)白粉病監(jiān)測(cè)模型。（剩余16963字）