HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于Mask R-CNN的玉米干旱卷曲叶片检测

作者:安江勇; 黎万义; 李茂松干旱玉米植株叶片卷曲目标检测

摘要:【目的】干旱胁迫严重影响玉米生长和产量水平,对玉米干旱胁迫快速、精确监测,及时制定相应的防灾减灾措施对保障玉米丰产稳产具有重要意义。对玉米干旱卷曲叶片进行监测是实现快速精确地监测玉米干旱胁迫的重要方法。【方法】文章使用单反相机获取干旱胁迫和适宜水分处理下的玉米植株数字图像,使用多边形框手动标注玉米卷曲叶片,建立玉米卷曲叶片目标检测数据集,使用目标检测模型Mask R-CNN对玉米卷曲叶片进行检测。【结果】目标检测模型进行玉米卷曲叶片检测的置信度高于98%,在IOU阈值为0.5时,卷曲叶片检测模型的均值平均精度为74.35%。【结论】目标检测算法能精确地对玉米卷曲叶片进行检测和分割,卷曲检测置信度高。基于叶片卷曲信息的玉米干旱胁迫识别具有快速、及时、精确等优点。随着作物表型组学的发展,目标检测算法可广泛应用于作物生物胁迫、非生物胁迫以及作物表型研究中感兴趣区域的识别和定位等研究。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

中国农业信息

《中国农业信息》(CN:11-4922/S)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国农业信息》是我国目前全方位传播和刊载国内外农业遥感/农业信息科学领域的信息获取、处理、分析和应用服务的理论、技术、系统集成、标准规范等方面最新进展和成果,促进学术交流以及农业信息学科关键技术与产品的创新研发、集成推广和应用示范的综合性科学技术期刊。

杂志详情