2025甘肃省第二届数据挖掘挑战赛——融合石榴果实时序图像数据和传感监测数据的智能化果实图像病害阶段识别与病害发展演变预测

石榴病害的视觉特征与环境因子存在动态关联，精准识别病害阶段并量化环境影响，是
果园病害防控的关键环节。本赛题提供某规模化石榴园的物联网监测数据与病害发生记录，
要求参赛者融合时序分析与数据挖掘技术，揭示环境因子与病害发生的关联规律，实现石榴
病害精准预警。

在农业领域，图像识别技术已被广泛应用于植物病害的检测和分类。通过计算机视觉技术，可以对果实的病害特征进行自动识别和量化，从而实现病害的早期预警。此外，气象数据在病害预测中也发挥着重要作用。例如，温度和湿度等气象因子与病害的发生和传播密切相关。然而，目前大多数研究仅关注单一数据源（如图像或气象数据），缺乏对多模态数据的综合分析。

在前面的博文中，我们已经做过很多农业、种植业相关的病虫害识别相关的项目，这里石榴果实图像病害阶段识别本质也是相同的。今天下午结束前正好有点时间就整体看了下赛题然后自己做了下，今年的赛题相较于去年水平明显提升，题目间嵌套耦合度比较高，随意写的代码比较乱还没有时间去仔细整理，这里先放出来一些结果吧。

完成阶段一之后可以进入阶段二，构建所需要的量化数据集，实例如下：

之后的模型选择比较多，简单的机器学习模型或者是使用MLP之类的模型也都可以的，这里我还没有实际跑出来结果就不再贴结果了，等周末空了找时间跑跑看看。

阶段三的话属于是一个比较经典的问题，在我之前的《数据建模实战专栏》中，2021年的一个项目实践中我已经详细讲过了，感兴趣的话可以看下，参考即可实现自己的模型。

阶段四的话属于是一个相对来说比较独立的问题，这里解决的思路基本上就是图形图像处理了，如果之前就做过很多的CV相关的项目，看到这个任务一定是不会陌生的，等后面时间空了我来整体实现一下来测试下给定的测试数据效果如何。

今天只是自己的随笔简单记录一下！