用于农作物种植信息提取的图像分割技术研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 黄祥

作者： 黄祥;王克晓;李波;吴园

作者机构：

关键词： 农作物;遥感监测;图像分割;深度学习;计算机视觉

期刊名称： 南方农业

ISSN： 1673-890X

年卷期： 2023 年 17 卷 017 期

页码： 89-92

摘要： 为了解农作物种植信息提取领域的图像分割技术研究现状,对常用的图像分割方法进行了系统性梳理.根据是否引入深度学习算法将图像分割技术分为传统方法和深度学习分割方法.简要概述了阈值分割、分水岭分割、聚类分割、边缘分割及多尺度分割等4种传统图像分割方法和FCN、Deep-Lab及SegNet等3种基于深度学习的图像分割方法,分析了各种方法在农作物种植信息提取中的优缺点,以及图像分割技术目前存在的难点,以期为提高图像分割技术在农作物种植信息提取中的应用水平提供参考.

分类号： S771.8

  • 相关文献

[1]基于计算机视觉的作物营养诊断系统的关键技术研究现状. 郑丽颖,张敬涛,王谦玉. 2009

[2]基于计算机视觉的小麦籽粒计数系统. 张恒敢,杨四军,顾克军,许博,张思梅,陈涓. 2010

[3]基于块标记的田间叶片损伤区域分割方法. 张水发,王开义,祖琴,黄姗,潘守慧,王志彬,李明远. 2014

[4]计算机视觉在作物根系识别与分析中的应用. 安鹤峰. 2021

[5]常态养殖下妊娠母猪体质量智能测定模型. 肖德琴,刘俊彬,刘又夫,黄一桂,谭祖杰,熊本海. 2022

[6]基于深度学习算法的凡纳滨对虾生长表型测定系统研发及应用. 张士薇,代平,高广春,孟宪红,罗坤,隋娟,谭建,傅强,曹家旺,陈宝龙,李旭鹏,强光峰,邢群,戚云辉,孔杰,栾生. 2025

[7]基于深度学习的类球状水果采摘识别算法研究进展. 李辉,张俊,俞烁辰,李志鑫. 2025

[8]基于深度学习的无人机影像玉米倒伏区域提取. 郑二功,田迎芳,陈涛. 2018

[9]基于深度学习的油菜籽粒图像分割方法初探. 彭顺正,黄筑斌,岳延滨,吴小波. 2020

[10]基于双解码机制的田间玉米冠层图像分割及昼夜节律解析. 贾海峰,王廷超,洪小丽,舒坤良,黄帅,谭化. 2023

[11]基于改进DeepLabV3+的梨树冠层分割方法. 陈鲁威,曾锦,袁全春,夏烨,潘健,吕晓兰. 2024

[12]基于多相机成像的玉米果穗考种参数高通量自动提取方法. 宋鹏,张晗,罗斌,侯佩臣,王成. 2018

[13]农作物病虫害遥感监测研究进展与发展对策. 李卫国,蒋楠. 2012

[14]农作物种植面积"一张图"遥感监测业务设计及应用. 刘佳,王利民,季富华,滕飞,姚保民. 2018

[15]农作物种植面积“一张图”遥感监测业务设计及应用. 刘佳,王利民,季富华,滕飞,姚保民. 2018

[16]融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类. 郑权,乔江伟,李婕,秦涛,涂静敏,李礼,蒋琦. 2024

[17]基于GF-6时序数据的农作物识别深度学习算法评估. 陈诗扬,刘佳. 2021

[18]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

[19]基于深度学习和GEE的作物遥感分类. 赵昊楠,马海燕,阿斯娅·曼力克,田聪,徐俊,潘竟,孙宗玖,郑逢令. 2024

[20]计算机视觉技术在植物根系形态研究中的应用. 杨国梁,张光年,葛庆平,郭新宇. 2006

作者其他论文 更多>>

微信小程序