基于多模态数据融合的水稻监测方法、装置及系统

本发明提供一种基于多模态数据融合的水稻监测方法、装置及系统，方法包括:获取水稻冠层的光谱和图像数据，分别提取其特征后，输入至训练好的水稻监测模型，得到监测结果;水稻监测模型基于如下步骤得到:对水稻冠层光谱与图像数据进行预处理，得到特征向量和像素矩阵;基于样本特征向量和像素矩阵及对应的标签矩阵，训练由一维卷积神经网络和二维券积神经网络构成的多任务学习模型。本发明针对现有水稻氮素、叶绿素检测及病虫害识别技术中存在的流程繁琐、效率低、实时性差等问题，通过图谱融合技术，实现对水稻叶片氮素与叶绿素含量的快速原位检测及病虫害高效识别，可以解决现有的水稻监测方法存在着容易出现误判、漏判和效率低的技术问题。