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基于无人机遥感的高效玉米雄穗检测方法

基于无人机遥感的高效玉米雄穗检测方法

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-08-09 06:10
  • 访问量：

【概要描述】为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应阈值的k-均值聚类检测玉米穗的新方法。

基于无人机遥感的高效玉米雄穗检测方法

【概要描述】为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应阈值的k-均值聚类检测玉米穗的新方法。

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为了保持作物健康，对其进行定期监测十分必要。然而人工监测，既费时又昂贵。无人机(UAV)的发展迅速，为监测作物提供了一种快速、简便的方法。无人机可以在几分钟内覆盖大片区域，并通过不同传感器(如RGB、多光谱、高光谱相机)获取有用的作物信息。同时，卷积神经网络(CNN)已被有效地应用于各种基于视觉的农业监测活动，如花卉检测、水果计数和产量估计。然而，卷积神经网络(CNN)需要大量的标记数据进行训练，不易获取。特别是在农业领域，由于感兴趣的对象通常体积小、数量多，因此生成标记数据集非常耗时。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应阈值的k-均值聚类检测玉米穗的新方法。

 

使用多光谱图像 (b) 使用 RGB 图像的玉米作物田的顶视图 (a)

 

玉米作物数据集的样本图像很少

 

定性和定量分析表明，该方法的性能接近于参考方法，并且在计算复杂度方面具有优势。其检测和计数玉米穗的准确度为0.97438，召回率为0.88132，F1得分为0.92412。此外，本文还以无人机图像中玉米穗的检测为任务，提出了一种半自动图像标注方法，以方便地创建玉米作物的标记数据集。基于所提出的方法，所开发的工具可与机器学习模型结合使用，为给定图像提供初始注释，并由用户进一步修改。我们的工具的性能分析显示，注释时间有望节省，从而能够快速生成玉米作物标记数据集。

 

所提出的方法在玉米作物的 Rededge 图像上的输出

 

来源：

Kumar A, Desai S, Balasubramanian V, et al. Efficient Maize Tassel-Detection Method using UAV based Remote Sensing. Remote Sensing Applications: Society and Environment Volume 23, August 2021, 100549.

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