利用无人机影像数据进行油菜长势监测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张瑞杰

作者： 张瑞杰;李俐俐;李礼;姚剑;乔江伟

作者机构：

关键词： 深度学习;无人机;油菜;长势监测

期刊名称： 测绘地理信息

ISSN：

年卷期： 2021 年 0S1 期

页码： 227-231

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。

分类号： S565.4%S127

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