| 摘 要： |
杨梅树(Myrica rubra (Lour.) S. et Zucc)是一种常绿乔木,树高5–15 m,胸径可达60cm,树冠可达5 m以上。杨梅树广泛分布在我国江南地区,生长于海拔1,500 m以下酸性红壤、山坡向阳的地理环境中。杨梅果是具有江南地理特色的水果。发展杨梅树无人机影像智能识别模型,对提取杨梅树的位置和树冠信息,进而实现无人机精准喷农药和估产有重要意义。作者于2019年1月23–24日在浙江省永嘉县大洋山森林公园采用大疆Phantom4无人机进行航拍,并对杨梅树进行了多边形标记,即采用Mask RCNN(Region Convolutional Neural Networks)深度学习模型对杨梅树进行自动识别,对识别结果运用目视解译方法验证。结果表明,Mask RCNN在杨梅树识别方面有较高精度,总体检出率达90.08%(其中错检率为9.62%),漏检率为9.92%。杨梅树识别深度学习模型实验数据集包括:(1)无人机拍摄的浙江省永嘉县大洋山森林公园影像3,108张,影像尺寸为5,472×3,648像素;(2)杨梅树树冠样本标记数据(284张影像块);(3)杨梅树深度学习模型识别结果数据(14张影像块)。该数据集以.jpg、.JSON格式存储,有3,690个数据文件组成,数据量为25.6 GB(压缩为71个文件,25.5 GB)。 |
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