在余姚这一农业重镇，无人机正逐渐成为现代农业的得力助手，在利用无人机进行作物监测时，如何确保数据的精准度成为了一个亟待解决的问题，由于余姚地区地形复杂，农田分布零散且作物种类繁多，传统基于图像识别的监测方法常因光照、阴影、作物生长阶段差异等因素导致误判率高。
为应对这一挑战，我们提出了基于深度学习的多模态融合技术，通过结合高分辨率光学相机、热成像仪和激光雷达等多源传感器数据，我们能够更全面地捕捉作物生长状态，有效减少因单一数据源引起的误判，利用余姚地区特有的气象数据和历史作物生长记录进行模型训练和优化，进一步提升了无人机监测的准确性和可靠性，这一技术的应用不仅提高了余姚地区农业生产的智能化水平，也为其他地区提供了可借鉴的解决方案。
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