基于RCH-UNet的新疆密植棉花图像快速分割及产量预测

针对复杂棉田环境下传统图像分割技术存在分割精度低、实时性弱和鲁棒性差等问题,该研究以脱叶期新疆密植棉花为对象,结合低空无人机遥感平台,提出一种RCH-UNet(resnet coordinate hardswish UNet)棉花产量快速预测模型。将UNet中传统的CBR(convolution batch normalization ReLU)下采样模块替换为ResNet50,同时将CA(coordinate attention)注意力机制和hardswish激活函数引入UNet,以提高图像特征的提取能力,增强图像分割效果。基于无人机采集的棉花图像数据集评估RCH-UNet模型性能。试验结果表明,在该研究构建的棉花图像数据集上,RCH-UNet模型的棉花分割交并比达到92.79%,像素准确率达到96.22%,精确率为96.30%,与原始U-Net、PSPNet和DeepLabv3相比,像素准确率分别提高了9.85、17.67、6.31个百分点。通过RCH-UNet提取棉花像素比和灰度共生矩阵提取纹理特征,结合岭回归分析构建多因素棉花产量预测模型,模型的R^(2)为0.92,预测产量与实际产量平均绝对百分比误差为9.254%。研究结果可为新疆密植棉花产量预测提供技术支持。