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松材线虫病是我国近几十年来最严重的一种森林病害,加强疫情的监测迫在眉睫。本研究在自建数据集的基础上采用3种不同的注意力模块(CBAM、SE和CA)改进YOLOv5算法并结合数字正射影像图自动识别松材线虫病受害木,分别对比了改进模型CBAM-YOLOv5、SE-YOLOv5、CA-YOLOv5与YOLOv5模型的识别效果,实现了对变色松树和枯死疫木检测效果的提升。结果表明:3种注意力改进策略的变色松树查全率、平均精度和F1分数显著提高,查准率不逊色于YOLOv5模型;综合考量查全率和F1分数指标,SE-YOLOv5模型的变色松树和枯死疫木检测效果最好,其F1分数分别达到89.7%和76.9%,比原模型分别提高了5.5%和5.4%,其检测精度分别为91.7%和80.3%,较YOLOv5模型分别提升了4.7%和5.1%;在理想置信度阈值情况下3种注意力改进策略的变色松树和枯死疫木查全率均值分别为85.4%和76.6%,基本满足实际检测需求。对各注意力改进模型检测层的特征图和热力图进行剖析可以看出,嵌入注意力机制有利于提取高贡献度的特征成分,可以提升变色松树特征提取的准确性。因此,改进的YOL... 相似文献
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针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在... 相似文献
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分别采用0、50、100、150 mmol/L NaCl溶液胁迫处理黑籽南瓜(Cucurbita ficifolia Bouché)幼苗,处理后8、18 d分别测定幼苗丙二醛(MDA)、可溶性糖含量及过氧化氢酶(CAT)活性,处理后18 d测定幼苗主根长、茎粗、叶形指数等生长指标。结果表明,随NaCl胁迫浓度的增加,黑籽南瓜幼苗叶片MDA含量、CAT活性呈先增后降趋势,幼苗主根长、茎粗呈降低趋势,其中主根长受盐胁迫的影响较大,下降较为明显;随NaCl胁迫浓度的增加,处理8 d时的黑籽南瓜幼苗叶片可溶性糖含量呈增加趋势,处理18 d时的可溶性糖含量、叶形指数相互间差异不显著(P0.05)。黑籽南瓜幼苗具有一定的耐盐性,可选择作为黄瓜的耐盐性砧木。 相似文献