基于熱紅外和RGB 圖像的番茄苗期高溫脅迫檢測方法

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摘要： 【目的】針對實際生產(chǎn)場景中番茄苗期生長遇到的高溫脅迫問題，提出一種基于熱紅外和RGB 圖像的番茄苗期高溫脅迫檢測方法?！痉椒ā渴紫?，通過番茄苗期熱紅外圖像反演獲取番茄冠層溫度參數(shù)，采用偏最小二乘（Partial least squares， PLS） 模型提取冠層溫度特征指標；然后，建立采用3 種不同主干特征提取網(wǎng)絡的Mask-RCNN 模型，通過遷移學習的方式將番茄苗期RGB 圖像輸入Mask-RCNN 模型，進行高溫脅迫癥狀實例分割，得到番茄苗期脅迫癥狀特征指標；最后，利用提取的溫度和脅迫癥狀特征指標構(gòu)建分級數(shù)據(jù)集，輸入高溫脅迫分級模型，得到高溫脅迫等級。（剩余400字）