基于Matlab的农作物病虫害检测与预测

资 源 简 介

基于Matlab的农作物病虫害检测与预测

详 情 说 明

农作物病虫害检测与预测是现代农业智能化转型的重要方向。借助Matlab强大的图像处理和数据分析能力，可以构建高效的病虫害识别系统，并利用历史数据实现病虫害发展趋势预测。

在检测环节，主要通过对农作物叶片或果实的高清图像进行预处理（如去噪、增强），再提取颜色、纹理等特征。Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，便于开发者快速实现阈值分割、形态学操作等关键步骤。特征提取后可选择支持向量机（SVM）或深度学习模型进行分类，区分健康区域与病变区域。

预测功能则依赖时间序列分析或机器学习算法。通过收集温湿度、病虫害历史发生频率等数据，利用Matlab的回归分析工具或LSTM网络建立预测模型，可提前预警病虫害爆发风险。

这种技术方案显著优于传统人工巡检，既能减少农药滥用，又能提升农业管理效率，特别适合大规模种植基地的精准农业应用。未来结合无人机遥感技术，可实现更广域的农田健康监测网络。