数字农科院2.0

融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类

文献类型： 中文期刊

作者： 郑权;乔江伟;李婕;秦涛;涂静敏;李礼;蒋琦

作者机构：

关键词： 遥感;农作物;分类;无人机遥感影像;倒伏识别;深度学习

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： EI（2024版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素，对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法，对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先，设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network)，用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块，融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module)，再将不同尺度的注意力特征进行融合，以降低模型参数量、提高准确率；其次，构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集（rape lodging dataset, RLD），该数据集由5 789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成；最后，将本文NGnet模型在RLD数据集上的进行验证，准确率达到85.10%，比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG和RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明，NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的，可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。

分类号：

  • 相关文献

[1]遥感技术的发展现状及在天府粮仓建设中的应用建议. 董秀春,黄平,吴尚蓉,蒋怡,李章成,魏来,王小燕,陈志民. 2023

[2]基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算. 刘佳,王利民,杨福刚,杨玲波,王小龙. 2015

[3]基于种植制度利用MODIS数据提取冬小麦种植面积. 隋学艳,朱振林,李少昆,明博,张晓冬. 2010

[4]基于高光谱遥感的农作物分类研究进展. 张影,赵小娟,王迪. 2019

[5]中国野生大茶树的地理分布、多样性及其利用价值. 王平盛,虞富莲. 2002

[6]RapidEye卫星红边波段对农作物面积提取精度的影响. 刘佳,王利民,滕飞,杨玲波,高建孟,姚保民,杨福刚. 2016

[7]农作物空间格局遥感监测研究进展. 唐华俊,吴文斌,杨鹏,周清波,陈仲新. 2010

[8]短波红外波段对玉米大豆种植面积识别精度的影响. 王利民,刘佳,杨玲波,杨福刚,富长虹. 2016

[9]农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展. 宋茜,周清波,吴文斌,胡琼,余强毅,唐华俊. 2015

[10]粮豆轮作遥感监测对卫星时空及谱段指标的需求分析. 刘佳,王利民,杨福刚,杨玲波,季富华. 2018

[11]基于时序归一化植被指数的冬小麦收获指数空间信息提取. 任建强,陈仲新,周清波,唐华俊. 2010

[12]农作物空间分布遥感制图发展方向探讨. 宋茜,胡琼,陆苗,余强毅,杨鹏,史云,段玉林,吴文斌. 2020

[13]卷积神经网络在高分辨率影像分类中的应用. 李贤江,陈佑启,邹金秋,石淑芹,郭涛,蔡为民,陈浩. 2019

[14]基于Sentinel-1A影像和一维CNN的中国南方生长季早期作物种类识别. 赵红伟,陈仲新,姜浩,刘佳. 2020

[15]基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究. 田甜,王迪,王珍,李会宾. 2022

[16]时空协同的农业种植结构遥感精细制图. 张冬韵,吴田军,骆剑承,董文,孙营伟,杨颖频,海云瑞,孟博文,刘巍. 2024

[17]面向梯田遥感识别的JAM-R-CNN深度网络模型. 谢君洋,林安琪,吴浩,吴紫薇,吴文斌,余强毅. 2024

[18]水稻生育期遥感监测的研究进展、瓶颈问题与技术优化路径. 李瑞杰,王爱冬,吴华星,李子秋,冯向前,洪卫源,汤学军,覃金华,王丹英,褚光,张运波,陈松. 2025

[19]农作物种植结构遥感提取研究进展. 胡琼,吴文斌,宋茜,余强毅,杨鹏,唐华俊. 2015

[20]基于多时相遥感植被指数的柑橘果园识别. 梁晨欣,黄启厅,王思,王聪,余强毅,吴文斌. 2021

作者其他论文 更多>>