【摘 要】
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水稻作为中国乃至全世界重要的粮食生产作物之一,水稻的高产稳产对于粮食生产安全来说非常重要。而水稻倒伏则是影响水稻高产稳产的重要因素之一。水稻倒伏不仅会造成水稻产量与质量的下降,同时也不利于收割机等机械作业,增加农户收割难度,直接造成农户经济损失。因此,水稻倒伏发生后,快速准确的获取水稻倒伏信息一方面有助于农业生产管理部门和农业保险公司确定受灾面积、及时采取各项灾后救助措施,另一方面还可以降低农户的
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水稻作为中国乃至全世界重要的粮食生产作物之一,水稻的高产稳产对于粮食生产安全来说非常重要。而水稻倒伏则是影响水稻高产稳产的重要因素之一。水稻倒伏不仅会造成水稻产量与质量的下降,同时也不利于收割机等机械作业,增加农户收割难度,直接造成农户经济损失。因此,水稻倒伏发生后,快速准确的获取水稻倒伏信息一方面有助于农业生产管理部门和农业保险公司确定受灾面积、及时采取各项灾后救助措施,另一方面还可以降低农户的损失。因此,本文主要提出一种提取水稻倒伏的方法。本文基于无人机遥感影像,利用影像的光谱特征进行逐像元提取水稻倒伏制作标签建立数据集,提出一种水稻倒伏提取模型。本研究设置了两组实验,第一组为主干特征网络对比实验,另一组为注意力机制对比实验。首先将Dense Net、Mobile Net、Res Net50、Inception V3和Xception五种特征提取主干网络搭建UNet模型后,选取精度最高的进行训练验证,完成UNet模型中编码部分的优化。其次为了进一步提高模型精度以及泛化能力,将目前应用较为广泛的CBAMNet、ECANet、SENet三种注意力机制分别嵌入精度最高的主干特征提取网络中进行多次训练以及验证,得到结果如下:（1）原始UNet模型均交并比miou为73.03%,五种特征提取主干网络中Dense Net主干网络表现最佳,miou达到了77.94%,高于原始UNet模型4.91%。由此确定了最优主干特征提取网络为Dense Net,建立Dense Net-UNet模型,完成模型的初步改进。（2）在Dense Net-UNet模型分别嵌入三种注意力机制,其中CBAMNet的综合精度最高,miou达到了80.68%,高于原始UNet模型7.65%,且精度也高于初步改进后的模型Dense Net-UNet,因此建立水稻倒伏Dense Net-UNet-CBAMNet提取模型,完成对UNet模型的改进。（3）为了提高模型的泛化能力,调整模型训练参数优化模型,通过对比分析不同batch size对模型精度的影响,最终选取batch size等于16完成模型优化,优化后miou可以达到80.79%,该模型可以提供一种无损的水稻倒伏提取方法,避免传统人工测量法对作物造成的二次伤害,且高精度的水稻倒伏提取结果用于农业保险灾害识别和理赔的基础数据,可以很好的解决传统农业保险的工作难度大、验标繁琐、数据获取不及时等问题。
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