基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于改进YOLOX-Nano算法的柑橘梢期长势智能识别

【目的】采用机器视觉技术开展柑橘梢期的智能感知技术研究,以解决背景与目标颜色相似造成识别精度低的问题,实现柑橘梢期自动监测,探索算法的改进方法。【方法】根据不同卷积层提取特征的特点与不同注意力机制的作用,提出了一种基于多注意力机制改进的YOLOX-Nano智能识别模型,建立多元化果园数据集并进行预训练。【结果】改进的YOLOX-Nano算法使用果园数据集作为预训练数据集后,各类别平均精度的平均值(Mean average precision, mAP)达到88.07%。与YOLOV4-Lite系列模型相比,本文提出的改进模型在使用较少的参数和计算量的情况下,识别精度有显著的提升,mAP分别比YOLOV4-MobileNetV3和YOLOV4-GhostNet提升6.58%和6.03%。【结论】改进后的模型在果园监测终端的轻量化部署方面更具有优势,为农情实时感知和智能监测提供了可行的数据和技术解决方案。