基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法

摘要

本发明涉及基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法，与现有技术相比解决了无法针对小麦重度病害进行预测的缺陷。本发明包括以下步骤：基础数据的获取；小麦重度病害预测模型的构建；时序信息存储网络和深度卷积神经网络的联合训练；待预测图像和待预测环境信息数据的获取；小麦重度病害的预测。本发明从小麦病害发生的时序维度上图像、环境等多种特征因素出发，利用时序信息存储网络以及深度特征提取网络融合小麦重度病害多时序属性元素，自动学习和获知数据序列中不同时间段小麦病害的程度，从而实现针对于小麦重度病害的预测。