在农业领域，无人机以其高效、精准的作业能力，在作物监测、病虫害防治及施肥等方面展现出巨大潜力，一个常被忽视的挑战是，如何确保在作物缺铁性贫血等营养失衡情况下，仍能实现精准施药。
缺铁性贫血的作物叶片往往呈现黄化现象，这为无人机图像识别带来挑战，传统方法中，地面人员需通过肉眼或便携式设备进行初步判断，再由无人机进行后续作业，但这种方法不仅效率低下，还可能因人为误差导致施药不准确。
针对这一问题，我们提出了一种基于机器学习的无人机智能识别系统，该系统能够通过分析无人机拍摄的高清图像，结合作物生长模型和土壤数据，精准识别出作物是否出现缺铁性贫血症状，随后，系统会根据识别结果，自动调整施药方案，确保药物精准、适量地施用到需要补充铁元素的作物上。
这一技术的应用，不仅提高了农业生产的效率，还减少了农药的浪费和环境污染，为解决农业中的营养失衡问题提供了新的思路。
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