在无人机植保领域，计算机视觉技术正逐步成为提升作业精度与效率的关键，一个专业问题是：如何利用计算机视觉技术优化无人机的作物监测与病虫害识别？
回答：计算机视觉通过图像处理和机器学习算法，使无人机能够“看懂”农田中的作物生长状况和病虫害情况，无人机搭载高分辨率相机，捕捉地面的高清图像，随后，这些图像被传输至地面站，通过计算机视觉算法进行预处理和特征提取，算法能识别出作物叶片的形状、颜色、纹理等特征，以及病虫害的特定模式，如病斑、虫害痕迹等。
进一步地，利用深度学习技术，计算机视觉系统能不断学习并改进其识别能力，即使面对复杂多变的田间环境也能保持高精度，结合GPS和GIS数据，计算机视觉还能实现作物生长周期的精准追踪和病虫害的时空分布分析，为农民提供科学的防治建议。
计算机视觉技术为无人机植保提供了“智慧之眼”，不仅提高了作业的准确性和效率，还促进了农业生产的可持续发展，随着技术的不断进步，未来无人机植保将在智能农业中扮演更加重要的角色。
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计算机视觉技术让无人机在植保中精准识别作物与害虫，实现智能喷洒减药增效。
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