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利用无人机影像数据进行油菜长势监测.docx
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2023-02-23
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利用无人机影像数据进行油菜长势监测.docx
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摘要
油菜是中国最重要的油料作物之一,及时、准确、快速地对油菜长势进行监测,对其生长管理以及
产量预估等具有重要意义。基于无人机影像并结合深度学习算法,实现了油菜作物长势的快速监测。
首先,利用无人机影像建立了幼苗期油菜的可见光图像数据集,并由农学专家将作物长势标注为优
秀 、 一 般 、 较 差 3 种 情 况 。 然 后 选 择 5 种 神 经 网 络 模 型 : EfficientNet 、 ShuffleNetv2 、
ResNet、DenseNet、ResNeXt 分别进行优化和实验。实验结果显示,DenseNet 的识别精度最
高,达到 89.12%,但是从综合精度和推理时间来看,ResNet 的表现更佳。该结果表明,利用无
人机和深度学习技术可以帮助农业管理人员快速、有效地完成大规模油菜作物的长势监测任务。
Abstract
Rapeseed is one of the most important oil-bearing crops in China. Timely, accurate
and rapid detection of rapeseed growth is of great significance for its growth
management and yield estimation. Based on unmanned aerial vehicle(UAV) images
and deep learning algorithms, we realize rapid monito-ring of rapeseed crop growth.
Firstly, the visible light image data set of rapeseed at seedling stage is established
by UAV images. And the crop conditions are labeled as excellent, normal, and poor
by agronomists. Then 5 neural networks (EfficientNet, ShuffleNetv2, ResNet,
DenseNet, and ResNeXt) are selected for optimization and experiment. The results
show that the classification accuracy of DenseNet is the highest, reaching 89.12%.
However, considering comprehensive accuracy and inferring time, the ResNet
performs better.The use of UAV and deep learning technology can help agricultural
managers complete the task of monitoring rapeseed quickly and effectively.
译
关键词
深度学习; 无人机; 油菜; 长势监测
Keywords
deep learning; unmanned aerial vehicle(UAV); rapeseed; growth monitoring
译
油菜是中国第一大油料作物,长江中下游是油菜的高产区
[1, 2]
。从 20 世纪 90 年代开始,农业遥感
监测的重点从遥感估产监测转向农业生产过程监测,因此作物生长过程监测成为农业遥感研究的重
要内容。及时监测作物生长能够帮助管理人员及时了解作物生长情况,针对长势较差的作物采取相
应措施,同时也能对作物品种的生长能力有所判断。以油菜为例,快速准确地对油菜长势进行监测,
对田间管理、材料育种、产量评估等具有重要意义,同时也直接关系到国家油料产品的贸易与油料
产业的发展。
传统的作物长势监测方法中,需要对区域作物进行抽样,然后测量作物的生理指标、形态指标、生
物/非生物斜坡指标和产量指标
[3]
,进而对作物长势做出较准确的评估判断。这种监测方法效率低
下、成本高,而且结果准确性低,极大地限制了现代农业科学的发展
[4]
。遥感影像覆盖面积广,其
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