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基于无人机多光谱图像和改进VGG模型的水稻淹水胁迫及调控效果识别方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘晓君;吴茜;孙传亮;雷添杰;梁万杰

作者机构：

关键词： 淹水胁迫;调控措施;无人机;多光谱图像;深度学习

期刊名称：水利水电技术(中英文)

ISSN： 1000-0860

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 快速、准确、无损的检测识别水稻淹水胁迫和调控效果对于科学、精确灾害防控，保证粮食安全具有重大意义。针对传统的涝渍灾害监测方法劳动强度大、主观性强和效率低的问题，本文提出一种基于VGG27模型和无人机多光谱图像的水稻淹水胁迫和调控效果识别方法。该模型可以自主学习和表达多光谱图像光谱和图像特征，从而有效的识别水稻植株受淹水胁迫和抗逆调控效果。不同模型性能对比结果表明VGG27模型在验证集和测试集上对涝渍胁迫和调控水稻植株的识别正确率分别达到95.99%和92.39%，识别性能最好；VGG27模型性能综合评价结果表明采取抗逆调控后水稻植株多光谱图像特征显著，识别正确率大于92%；虽然对照和淹水胁迫水稻植株的多光谱图像之间特征差别较小，但模型识别正确率也达到了67.65%。[结论] 结合VGG27和无人机多光谱图像的水稻淹水胁迫和抗涝调控效果识别方法，可以为水稻淹水胁迫无人机详查、灾害防控提供技术支持。

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