基于图像识别的园林植物健康智能监测系统

本发明涉及园林植物健康监测领域，特别是涉及基于图像识别的园林植物健康智能监测系统，包括多光谱图像采集模块、微分几何特征提取模块、多尺度拓扑分析模块、测地线演化预测模块、健康状态评估模块和预警与决策支持模块，系统将植物叶片表面建模为二维黎曼流形，精确提取病斑的曲率分布、形状特征和边界复杂度；通过多尺度拓扑分析方法，捕捉病斑内部结构的连通性和复杂度；基于测地线距离构建病斑扩散动力学模型，预测病斑传播路径和速率；构建从叶片到园区的多层次健康评估体系，实现植物健康状态的量化评估。本发明显著提高了病害识别准确率，特别是对早期和相似病害的识别能力；将预测时间窗口从传统方法的12小时扩展至72小时。