基于U-Net網(wǎng)絡(luò)和無人機(jī)影像的松材線蟲病變色木識別
發(fā)布時(shí)間:2021-08-25 20:37
松材線蟲病是由松墨天牛等媒介昆蟲快速傳播的一種針對松樹的毀滅性流行病。及時(shí)對染病變色木進(jìn)行識別、定位,并砍伐清除是當(dāng)前控制該病擴(kuò)散蔓延的主要手段。該研究使用無人機(jī)航拍獲取大區(qū)域染病松林可見光影像,結(jié)合深度學(xué)習(xí)分割網(wǎng)絡(luò)U-Net開展染病松材變色木圖像分割研究。使用制作的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練U-Net網(wǎng)絡(luò),得到訓(xùn)練精度和驗(yàn)證精度分別為98.74%和97.76%。使用混淆矩陣評估U-Net網(wǎng)絡(luò)分割精度,表明變色木圖像分割的用戶精度和生產(chǎn)者精度分別達(dá)到93.51%和97.30%,誤報(bào)率6.49%,漏報(bào)率2.70%?傮w上,U-Net網(wǎng)絡(luò)變色木識別精度95.17%,Kappa系數(shù)0.90,達(dá)到較高精度。U-Net分割網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于松材線蟲病變色木圖像識別較隨機(jī)森林方法能更有效地降低誤報(bào),減少分割噪音。
【文章來源】:農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(12)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
U-Net模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證精度和損失值
U-Net網(wǎng)絡(luò)變色木分割結(jié)果
研究區(qū)域位于青島市嶗山區(qū)北部(36°05′N~36°19′N,120°24′E~120°42′E),如圖1所示。研究區(qū)西南部是城市建成區(qū),東北部為山地,陸域面積395.79 km2,平均海拔360 m,最高海拔1 132.7 m,年平均地面溫度14.2~15.0℃,年均降水約660 mm,植被覆蓋以針葉林為主,是松材線蟲病高發(fā)區(qū)域。采集變色木影像試驗(yàn)區(qū)域位于嶗山區(qū)仰口隧道和黑虎山區(qū)域,其中仰口隧道區(qū)域面積56.50 km2,黑虎山區(qū)域面積53.07 km2。1.2 數(shù)據(jù)獲取
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于語義分割的復(fù)雜場景下的秸稈檢測[J]. 劉媛媛,張碩,于海業(yè),王躍勇,王佳木. 光學(xué)精密工程. 2020(01)
[2]無人機(jī)監(jiān)測松材線蟲病的精度比較[J]. 曾全,孫華富,楊遠(yuǎn)亮,周建華,楊超. 四川林業(yè)科技. 2019(03)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的森林蟲害無人機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)測方法[J]. 孫鈺,周焱,袁明帥,劉文萍,駱有慶,宗世祥. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(21)
[4]基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的生豬輪廓提取[J]. 胡志偉,楊華,婁甜田,胡剛,謝倩倩,黃佳佳. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]廣東省林業(yè)有害生物的發(fā)生與防控[J]. 謝偉忠,黃煥華,黃茂俊,黃詠槐. 環(huán)境昆蟲學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄主要器官分類識別方法[J]. 周云成,許童羽,鄭偉,鄧寒冰. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(15)
[7]基于網(wǎng)格搜索隨機(jī)森林算法的工礦復(fù)墾區(qū)土地利用分類[J]. 陳元鵬,羅明,彭軍還,王軍,周旭,李少帥. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(14)
[8]基于高光譜遙感的油松毛蟲危害程度監(jiān)測模型[J]. 白雪琪,張曉麗,張凝,張連生,馬云波. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(11)
[9]基于隨機(jī)森林算法的冬小麥生物量遙感估算模型對比[J]. 岳繼博,楊貴軍,馮海寬. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(18)
[10]基于隨機(jī)森林回歸算法的小麥葉片SPAD值遙感估算[J]. 王麗愛,馬昌,周旭東,訾妍,朱新開,郭文善. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(01)
碩士論文
[1]基于遙感圖像的松材線蟲病區(qū)域檢測算法研究[D]. 吳瓊.安徽大學(xué) 2013
本文編號:3362815
【文章來源】:農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(12)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
U-Net模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證精度和損失值
U-Net網(wǎng)絡(luò)變色木分割結(jié)果
研究區(qū)域位于青島市嶗山區(qū)北部(36°05′N~36°19′N,120°24′E~120°42′E),如圖1所示。研究區(qū)西南部是城市建成區(qū),東北部為山地,陸域面積395.79 km2,平均海拔360 m,最高海拔1 132.7 m,年平均地面溫度14.2~15.0℃,年均降水約660 mm,植被覆蓋以針葉林為主,是松材線蟲病高發(fā)區(qū)域。采集變色木影像試驗(yàn)區(qū)域位于嶗山區(qū)仰口隧道和黑虎山區(qū)域,其中仰口隧道區(qū)域面積56.50 km2,黑虎山區(qū)域面積53.07 km2。1.2 數(shù)據(jù)獲取
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于語義分割的復(fù)雜場景下的秸稈檢測[J]. 劉媛媛,張碩,于海業(yè),王躍勇,王佳木. 光學(xué)精密工程. 2020(01)
[2]無人機(jī)監(jiān)測松材線蟲病的精度比較[J]. 曾全,孫華富,楊遠(yuǎn)亮,周建華,楊超. 四川林業(yè)科技. 2019(03)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的森林蟲害無人機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)測方法[J]. 孫鈺,周焱,袁明帥,劉文萍,駱有慶,宗世祥. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(21)
[4]基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的生豬輪廓提取[J]. 胡志偉,楊華,婁甜田,胡剛,謝倩倩,黃佳佳. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]廣東省林業(yè)有害生物的發(fā)生與防控[J]. 謝偉忠,黃煥華,黃茂俊,黃詠槐. 環(huán)境昆蟲學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄主要器官分類識別方法[J]. 周云成,許童羽,鄭偉,鄧寒冰. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(15)
[7]基于網(wǎng)格搜索隨機(jī)森林算法的工礦復(fù)墾區(qū)土地利用分類[J]. 陳元鵬,羅明,彭軍還,王軍,周旭,李少帥. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(14)
[8]基于高光譜遙感的油松毛蟲危害程度監(jiān)測模型[J]. 白雪琪,張曉麗,張凝,張連生,馬云波. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(11)
[9]基于隨機(jī)森林算法的冬小麥生物量遙感估算模型對比[J]. 岳繼博,楊貴軍,馮海寬. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(18)
[10]基于隨機(jī)森林回歸算法的小麥葉片SPAD值遙感估算[J]. 王麗愛,馬昌,周旭東,訾妍,朱新開,郭文善. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2015(01)
碩士論文
[1]基于遙感圖像的松材線蟲病區(qū)域檢測算法研究[D]. 吳瓊.安徽大學(xué) 2013
本文編號:3362815
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