在农业监测中，高粱作为重要的粮食作物之一，其生长状态的精准识别对于提高产量和减少病虫害具有重要意义，高粱田的复杂环境给无人机传感装置的部署和数据处理带来了挑战。
针对高粱田的监测，一个关键问题是如何有效利用无人机搭载的多光谱和热成像传感装置，实现对高粱生长状态的高精度识别，多光谱传感可以捕捉作物在不同生长阶段的光谱特征变化，而热成像则能揭示作物表面的温度分布，从而辅助判断作物的健康状况，高粱田中密集的植株和复杂的背景干扰，常常导致传感数据的质量下降，影响分析结果的准确性。
为解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的图像处理算法，该算法能够自动学习并提取高粱在多光谱和热成像图像中的特征信息，有效抑制背景干扰和噪声，提高作物生长状态的识别精度，通过在多个高粱田进行实地测试，该算法在识别作物生长阶段、病虫害发生等方面表现出色，为高粱田的精准管理和决策提供了有力支持。
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