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基于低空無人機高光譜成像和深度學習估計高密度棉田產量

更新時間:2024-08-11      點擊次數(shù):331

                                          基于低空無人機成像和深度學習估計高密度棉田產量


中國的棉花種植。中國新疆棉花種植采用寬、窄行交錯的密植方式增產,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量。

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不同模型復雜背景圖像的分割結果

 無人機高光譜成像和深度卷積神經網絡(DCNN)被用來估計密集種植的棉花產量。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)。

棉田產量估計的平均誤差低至 6.2%。

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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

                                                                           基于低空無人機成像的密植棉花產量估算是可行的






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