基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像的荔枝花期長勢評估

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摘要： 【目的】通過無人機(jī)獲取荔枝冠層的遙感圖像，評估每棵荔枝的開花率，以期為后續(xù)荔枝花期疏花保果、精準(zhǔn)施肥施藥提供決策依據(jù)。【方法】以遙感圖像為研究對象，利用實例分割的方法分割每棵荔枝冠層后，結(jié)合園藝專家的綜合判斷，按開花率為0、10%～20%、50%～60%、80% 及以上將開花率分為4 類，使用ResNet、ResNeXt、ShuffleNetv2 進(jìn)行開花率分類比較，試驗過程中發(fā)現(xiàn)ShuffleNetv2 在識別準(zhǔn)確率、參數(shù)量、訓(xùn)練和驗證時間都有很大優(yōu)勢；在ShuffleNetv2 上引入了空間注意力模塊（Spatial attention module，SAM） 后，增加了模型對位置信息的學(xué)習(xí)，在不顯著增加參數(shù)量的情況下，提升荔枝冠層花期分類的精度。（剩余437字）