一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统

本发明属于公路养护技术领域，提供了一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统，包括以下步骤：S100，获取待养护绿化工程区域图并生成采集路径，将无人机沿采集路径飞行获取区域图的多张高光谱图像；S200，根据获取的多张高光谱图像生成第一图像；S300，标记出第一图像中的虫害区域并更新为第二图像；S400，将第二图像对决策树模型进行训练得到的初始化决策树模型，通过引入决策树模型对虫害图像特征与环境参数进行训练与学习，能够自主提取关键影响因素，实现病虫害区域的智能识别与扩散趋势判断，并根据训练结果生成针对性的养护建议，提升了病虫害检测的准确性与可靠性，特别适用于绿化带分布广、环境变化快的高速公路场景。