Jan, 2024

利用无人机高光谱成像分类葡萄品种

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TL;DR利用卷积神经网络对红白葡萄品种进行分类，通过空间注意力层和 Inception 块进行空间和光谱特征提取，相对于其他卷积神经网络在处理高光谱数据分类时，网络模型更轻量，并且表现出更好的准确性，和以前研究相比，准确率提高到 99％。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习分割方法的无人机多光谱图像葡萄藤病害检测

    利用深度学习分割方法和两个不同传感器获得的红外和可见光图像进行葡萄藤疾病的自动检测，该方法在葡萄藤级别上达到 92％以上的检测准确度，在叶子级别上达到 87％以上的检测准确度，对于计算机辅助的葡萄园疾病检测具有很好的前景。

    Dec, 2019

  • 使用卷积神经网络进行语义分割计数葡萄串图像中的浆果

    文章介绍了一种基于自动图像分析的客观框架，使用卷积神经网络检测图像中的浆果并进行计数，可以在葡萄园不同种植系统中检测到绿色浆果，VSP 的检测准确率为 94.0％，SMPH 为 85.6％。

    Apr, 2020

  • 利用深度神经网络和三维关联技术进行葡萄检测、分割和跟踪

    使用 CNN 技术结合计算机视觉方法对葡萄园中的葡萄簇进行检测、分割和跟踪，为农业和环境应用的传感组件的开发提供了一种可复制的检测，培训，评估和跟踪农业模式的图像的方法。

    Jul, 2019

  • 基于 CNN 的迁移学习方法进行农业种植园分类

    本文介绍了利用迁移学习在深度神经网络中对高光谱图像进行分类的方法，实验结果表明，相对于直接使用大数据集进行训练，迁移学习方法可以显著降低训练时间并提高分类准确率。

    Jun, 2022

  • 利用高斯贝叶斯模型和神经网络对来自 NASA 高光谱卫星图像数据的 GHISACONUS USGS 数据进行作物分类

    本文提供了一种使用标准 LDA、QDA 以及基于贝叶斯方法的分类方法，通过美国地质勘探局卫星搜集的包括五种农作物在内的 7000 个像素光谱数据，进行作物分类识别和生长期预测，其中使用基于贝叶斯的方法可以获得更好的结果，而神经网络的表现则与 LDA 和 QDA 类似。

    Jul, 2022

  • 利用高光谱成像进行特种作物成熟度分类的双频带特征选择

    草莓和番茄等特殊作物的成熟度分类对于选择性采摘和质量控制是农业下游的重要活动。本文提出了一种特征提取方法，展示了在特征选择方面的最新成果，并通过比较分析表明该方法在成熟度分类和时间效率方面的表现优于现有方法。

    May, 2024

  • 基于 3D 卷积神经网络的农作物病害缺陷分类技术综述，使用非无人机高光谱图像

    本文综述了使用基于 3D-CNN 的架构与典型的深度学习流程进行检测病害和有缺陷作物的高光谱图像分类的方法，并讨论了使用 HSI 数据时 3D-CNN 存在的挑战及开放性研究领域。

    Jun, 2023

  • 使用深度学习对遥感影像植被进行语义分割

    本文介绍了一种利用机器学习技术，结合公开遥感数据，使用卷积神经网络模型实现不同类植被的分离的方法，旨在解决处理遥感数据的效率问题。

    Sep, 2022

  • 基于超光谱图像迁移学习的地形分类：一项比较研究

    通过应用 PCA 对超光谱数据集进行预处理，再应用深度学习模型进行分类，以降低训练时间并减少对大量标记数据集的依赖，并进行了 CNN 和多个 MLP 架构模型的详细比较，结果表明采用迁移学习方法比直接训练新模型在大型数据集上更能减小训练时间以及提高准确性。

    Jun, 2022

  • 基于无人机和机器学习的卫星驱动植被指数精细化农业应用优化

    本文提出一种基于深度学习技术的卫星图像细化框架，利用多光谱无人机获取的高分辨率图像信息作为训练数据，可在特定农业领域（如葡萄园生长）中优化卫星驱动的归一化植被指数（NDVI）图，生成更准确的 3 类葡萄园乔木优势图，使管理者能更好地描述和监测农作物状态和病害。

    Apr, 2020