论文部分内容阅读
为实现松材线虫病Bursaphelenchusxylophilus的有效识别和定位,开发了基于Java、C++和HTML编程语言,结合OpenCV开源库、CloudRoomSDK、GeoTools工具和MySql数据库的具有松材线虫病识别定位和视频会商两个模块的系统。该系统利用OpenCV算法对感病松树Pinus sp.进行识别和标绘,利用HTTP从数据库/服务器查询到的DEM数据,结合影像空间位置和姿态信息,实现无人机平台的单木水平松材线虫病的识别定位,感病松树定位水平偏移最小值为0.09 m,最