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基于ResNet50的端到端深度学习模型在玉米干旱胁迫多光谱监测中的应用

文献类型： 中文期刊

作者： 宋键;张美琦;刘成;张春义;王维轩

作者机构：

关键词： 干旱胁迫;深度学习;多光谱成像;高通量表型;玉米

期刊名称：中国农业科技导报(中英文)

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2026 年

页码：

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

摘要： 随着全球气候变化导致的干旱威胁日益严重，开发精准、高效的作物胁迫监测方法对于保障粮食安全至关重要。评估并比较了端到端深度学习与传统的机器学习模型在玉米干旱胁迫等级分类中的性能，利用高通量表型平台采集了8种玉米自交系在5种不同水分处理下的6通道多光谱图像，分别构建并比较了基于ResNet50架构的端到端深度学习模型和基于48个人工提取表型特征的随机森林机器学习模型。结果显示，ResNet50模型表现出卓越的分类性能，其宏平均F1分数达到0.887，显著优于其他基准模型。通过通道掩膜的可解释性分析进一步揭示，ResNet50的优异性能主要源于其对红色和近红外波段中复杂胁迫特征的自主学习能力，这些特征超出了人眼辨识的范畴。相比之下，随机森林模型主要依赖于形态学参数及叶绿素和类胡萝卜素指数。综上表明，基于端到端的深度学习模型在处理高维多光谱数据以模拟作物胁迫分级方面，比依赖人工特征工程的传统方法具备明显优势，为发展智能化精准灌溉与作物健康监测系统的构建提供了可靠的技术路径。

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