一种农业场景自适应多模态特征提取与融合方法及系统

本发明提供一种农业场景自适应多模态特征提取与融合方法及系统，属于农业监测技术领域，包括以下步骤：在农田监测区域中通过部署图像传感器、土壤传感器、环境传感器和声学传感器，获取农作物的多模态数据；对多模态数据进行预处理，预处理包括对数据进行归一化和噪声滤除；图像数据采用改进的ResNet‑50网络提取视觉特征向量，环境数据通过1D‑CNN提取时序特征，声学数据通过Mel频谱转换后输入轻量化MobileNetV3网络提取声纹特征；基于注意力机制的特征融合算法计算模态权重；输出融合特征向量输入病虫害分类器及生长状态回归器，生成病虫害预测结果。本发明通过多模态数据采集、预处理、特征提取及自适应融合，结合注意力机制动态调整模态权重，提升多源异构数据融合有效性、增强病虫害特征敏感度、实现动态权重分配的效果。