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基于低空無人機成像和深度學習估計高密度棉田產(chǎn)量

2022/8/24
中國有獨特的棉花種植模式。中國新疆棉花種植采用寬、窄行交錯的密植方式增產(chǎn),導致在這種分枝重疊的田間難以利用遙感技術準確估算棉花產(chǎn)量。

不同模型復雜背景圖像的分割結果

在這項研究中,無人機(UAV)成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)被用來估計密集種植的棉花產(chǎn)量。無人機在高度 5 m 處獲取棉田圖像。人工收獲棉鈴后稱重。然后,通過重組編碼器-解碼器并添加擴張卷積,構建了一個改進的 DCNN 模型(CD-SegNet),用于棉鈴圖像的像素級分割。此外,采用線性回歸分析建立棉鈴像素比與棉花產(chǎn)量之間的關系。最后,通過稱重收獲的棉花來驗證四個棉田產(chǎn)量的估計值。結果表明,CD-SegNet 優(yōu)于其他測試模型,包括 SegNet、支持向量機 (SVM) 和隨機森林 (RF)。棉田產(chǎn)量估計的平均誤差低至 6.2%。

CD-SegNet分割結果與圖像中棉鈴面積比的比較。 
a 測量數(shù)據(jù)與 CD-SegNet 分割結果之間的相關性; b 相對誤差分析

綜上所述,基于低空無人機成像的密植棉花產(chǎn)量估算是可行的。本研究為我國棉花產(chǎn)量估算提供了方法參考。

來源:Plant Methods.Yield estimation of high-density cotton fields using low-altitude UAV imaging and deep learning.Fei Li, Jingya Bai, Mengyun Zhang & Ruoyu Zhang
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-022-00881-3
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