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中國(guó)有獨(dú)特的棉花種植模式。中國(guó)新疆棉花種植采用寬、窄行交錯(cuò)的密植方式增產(chǎn)，導(dǎo)致在這種分枝重疊的田間難以利用遙感技術(shù)準(zhǔn)確估算棉花產(chǎn)量。


在這項(xiàng)研究中，無(wú)人機(jī)（UAV）成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）被用來(lái)估計(jì)密集種植的棉花產(chǎn)量。無(wú)人機(jī)在高度 5 m 處獲取棉田圖像。人工收獲棉鈴后稱(chēng)重。然后，通過(guò)重組編碼器-解碼器并添加擴(kuò)張卷積，構(gòu)建了一個(gè)改進(jìn)的 DCNN 模型（CD-SegNet），用于棉鈴圖像的像素級(jí)分割。此外，采用線性回歸分析建立棉鈴像素比與棉花產(chǎn)量之間的關(guān)系。最后，通過(guò)稱(chēng)重收獲的棉花來(lái)驗(yàn)證四個(gè)棉田產(chǎn)量的估計(jì)值。結(jié)果表明，CD-SegNet 優(yōu)于其他測(cè)試模型，包括 SegNet、支持向量機(jī) (SVM) 和隨機(jī)森林 (RF)。棉田產(chǎn)量估計(jì)的平均誤差低至 6.2%。


綜上所述，基于低空無(wú)人機(jī)成像的密植棉花產(chǎn)量估算是可行的。本研究為我國(guó)棉花產(chǎn)量估算提供了方法參考。

來(lái)源：Plant Methods.Yield estimation of high-density cotton fields using low-altitude UAV imaging and deep learning.Fei Li, Jingya Bai, Mengyun Zhang & Ruoyu Zhang
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-022-00881-3