摘要
随着精细化农业对作物密度的空间数据产生的需求,高效、准确、完整地获取种植园内香蕉植株数测定成为香蕉种植精细化生产管理、施肥施药和产量估测等亟待解决的难题。研究以广西壮族自治区崇左市龙州县某香蕉种植基地为试验区,探讨利用深度学习检测对象(Detect Object Using Deep Learning)方法精准测定香蕉植株数的可行性。首先基于无人机遥感系统获取并制作分辨率优于0.2米正射影像;然后,面向正射影像,通过人工目测标对香蕉树进行标注并制作样本库,并利用制作的样本库对像素级目标分割MaskRCNN模型进行训练;最后,利用训练得到的深度学习检测对象模型对正射影像内的全部香蕉树进行识别提取,并结合目视解译数据判读结果精度。结果表明:采用面向对象多尺度分割算法提取香蕉株数的精度在96.17%,查全率达到99.05%,证明该方法用于香蕉、剑麻等作物快速查勘定损理赔中的株数估测是可行的。
