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摘要：咖啡生产的可持续性是全球生产者的关注点。为了保持可持续性，有必要达到令人满意的咖啡生产力和质量。害虫和疾病会降低生产率，并可能影响咖啡豆的质量。为了确保可持续性，生产商需要监测可能导致大量农作物损失的害虫，例如咖啡叶矿工Leucoptera Coffeella（Lepidoptera：Lyonetiidae），属于鳞翅目命令和Lyonetiidae家族。这项研究旨在使用机器学习技术和植被指数来远程识别咖啡叶矿工在咖啡种植地区的侵扰。咖啡叶矿工侵扰的现场评估是在2023年9月进行的。使用远程试验的飞机拍摄航空图像，以确定带有RGB（红色，绿色，蓝色）图像的13个营养指数。使用ArcGIS 10.8软件计算植被指数。一个综合数据库，其中包含咖啡叶矿工侵扰，植被指数和作物数据的详细信息。数据集分为培训和测试子集。使用了四种机器学习算法：随机森林（RF），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）。超参数调整后，采用了测试子集进行模型验证。值得注意的是，SVM和SGD模型在估计咖啡叶矿工侵扰方面均表现出卓越的性能，KAPPA指数分别为0.6和0.67。植被指数和作物数据的综合使用提高了咖啡叶矿工检测的准确性。RF模型的性能不佳，而SVM和SGD模型的性能更好。这种情况突出了追踪咖啡叶矿工在不同年龄，不同品种和其他环境变量不同的领域中的挑战。
使用RGB空中图像和机器学习检测咖啡叶矿工
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