研究目的
研究一种基于深度学习的自动算法，利用无人机采集的航拍彩色图像检测单株油棕树，以支持油棕种植园的可持续管理。
研究成果
所提出的方法利用像素间距为10厘米/像素的航拍彩色正射影像，成功检测出油棕树，平均总体准确率超过95%。卷积神经网络分类器的组合提高了检测精度，推动了先前关于油棕检测的研究。
研究不足
该研究承认通过目视检查构建的真实底图可能存在潜在不确定性，尤其是对于幼龄树木，这可能导致分析人员产生不同解读。实地数据可补充分析以尽量减少误判。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 结合深度学习分类器的航拍图像油棕树检测
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 结合深度学习分类器的航拍图像油棕树检测
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519239
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
棕榈油是世界上产量最大的植物油，全球75%的产量用于食品和烹饪用途。对种植区进行可持续管理需要频繁评估田间状况。本文研究了一种基于深度学习的自动算法，该算法能够利用无人机采集的航拍彩色图像建立单株油棕树清单。该方法通过结合两个独立卷积神经网络的输出实现——这两个网络分别训练于部分不同的样本子集和不同空间尺度上，以捕捉图像区块的粗略和精细细节。通过简单平均法整合估计后验概率，从而提高检测精度并评估每次单独检测的置信度。非极大值抑制用于消除弱检测信号。在巴西北部三个树龄分别为2年、4年和16年的商业油棕种植园进行的实验表明，使用分米级空间分辨率的正射影像时，总体检测准确率介于91.2%至98.8%之间。该方案可作为基于遥感的森林监测系统中的有效组件。
作者：
Maciel Zortea，Marcelo Nery，Bernardo Ruga，Lara B. Carvalho，Adriano C. Bastos
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