【摘 要】
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针对传统水稻倒伏监测方法以人工进行现场测量耗时耗力且受主观影响较大的问题,利用无人机成本低廉、操作简单以及分辨率高的优势,以黑龙江省佳木斯市七星农场水稻种植基地的水稻倒伏区域为研究对象,对无人机遥感图像结合改进DeepLabV3+模型的水稻倒伏识别方法进行研究。结果表明:1)与其他方法相比,改进DeepLabV3+网络模型取得了更高的准确率和更快的识别速度;2)改进DeepLabV3+网络模型对水
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目（2572018BH02）；
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针对传统水稻倒伏监测方法以人工进行现场测量耗时耗力且受主观影响较大的问题,利用无人机成本低廉、操作简单以及分辨率高的优势,以黑龙江省佳木斯市七星农场水稻种植基地的水稻倒伏区域为研究对象,对无人机遥感图像结合改进DeepLabV3+模型的水稻倒伏识别方法进行研究。结果表明:1)与其他方法相比,改进DeepLabV3+网络模型取得了更高的准确率和更快的识别速度;2)改进DeepLabV3+网络模型对水稻倒伏图像测试集的准确率为0.99,Kappa系数为0.98,像素准确率0.99;召回率0.99;平衡F分数为0.99;水稻完全倒伏状态识别的交并比为0.96,3种水稻不同倒伏状态识别的平均交并比为0.97。无人机搭载RGB相机载荷平台拍摄遥感图像结合改进DeepLabV3+深度学习模型可以精确地对水稻倒伏进行识别,为大面积、高效率、低成本水稻倒伏监测识别研究提供了一种方法。
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