【摘 要】
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大豆是原产于我国的重要粮食及油料作物之一。据国内统计信息显示,我国大豆需求量呈逐年上升趋势。然而受极端天气的影响,各类大豆病虫害正朝着危害性更大、破坏性更强的方向发展,给大豆质量以及产量造成了损害。因此,及时掌握大豆病虫害发生动态并快速进行科学防治至关重要。传统病虫害检测手段是农学专家或者有经验的农学从业者在大豆生长的各个时期通过田间作业进行观察判断。大豆属于土地密集型作物,在生长茂盛期,肉眼观测
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大豆是原产于我国的重要粮食及油料作物之一。据国内统计信息显示,我国大豆需求量呈逐年上升趋势。然而受极端天气的影响,各类大豆病虫害正朝着危害性更大、破坏性更强的方向发展,给大豆质量以及产量造成了损害。因此,及时掌握大豆病虫害发生动态并快速进行科学防治至关重要。传统病虫害检测手段是农学专家或者有经验的农学从业者在大豆生长的各个时期通过田间作业进行观察判断。大豆属于土地密集型作物,在生长茂盛期,肉眼观测困难,通过传统方式进行病虫害检测需要耗费大量的时间与人力成本。本文以图像分类以及目标检测理论为基础,针对大豆病虫害田间观察难的问题,借助无人机飞行灵活、操作简便的特点,将无人机技术应用于大豆病虫害检测,提出一种适用于无人机航拍图像的大豆病虫害检测算法,进而为植保无人机实现农药精准喷施提供技术支持。本文的主要工作和创新点如下:（1）以大豆病虫害为研究对象,通过无人机航拍技术获取大豆生长茂盛期叶片表型数据,在距地面5m高度采集2020年种植的大豆试验田图像共计3575张。通过按像素分割、VIA工具手工标注,完成对无人机航拍大豆叶片表型病虫害图片的数据集制作。（2）提出一种适用于无人机航拍图像的大豆病虫害检测算法。以RetinaNet框架为基础网络,采用Mosaic数据增强方式扩充数据集;针对病虫害在航拍图像中所占像素比例低的问题,对框架中FPN网络进行改进,融合特征提取过程中的低层语义信息,保留小目标有价值信息;最后,采用GIoU改进边界框回归,提升检测效率。改进后的网络对虫洞以及病虫害的平均检测精度（mAP）达到0.8393,相较于原网络提升3.5%。（3）针对无人机航拍获取的图片中大豆病虫害种类不齐全的问题,利用SDPD病虫害种类丰富的特点,改进图像分类网络GoogLeNet、ResNet-50、Xception,实现对大豆病虫害的识别。本文提出的用于无人机航拍图像的大豆病虫害检测框架,可大幅提升病虫害检测效率,在大田作物的农情监测中具有广泛的应用前景。
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