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在特定的環(huán)境條件和管理措施下，早期植株密度是決定基因型的重要性狀。使用無人機(jī)拍攝的RGB圖像可以取代傳統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)目測(cè)計(jì)數(shù)，從而提高吞吐量、準(zhǔn)確性和工廠定位。然而，需要高分辨率的圖像來檢測(cè)早期存在的小植物。采用Faster-RCNN目標(biāo)檢測(cè)算法，研究了圖像地面采樣距離(GSD)對(duì)玉米植株3~5葉期檢測(cè)性能的影響。使用6個(gè)對(duì)比點(diǎn)的高分辨率(GSD≈0.3 cm)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。使用另外兩個(gè)具有高分辨率和低分辨率(GSD≈0.6 cm)圖像的站點(diǎn)來評(píng)估模型的性能。

結(jié)果表明，當(dāng)原始高分辨率圖像同時(shí)用于訓(xùn)練和驗(yàn)證時(shí)，F(xiàn)aster-RCNN獲得了很好的植物檢測(cè)和計(jì)數(shù)性能(rRMSE=0.08)。類似地，該模型在對(duì)原始訓(xùn)練高分辨率圖像進(jìn)行下采樣得到的合成低分辨率圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，并將其應(yīng)用于合成低分辨率驗(yàn)證圖像上，獲得了良好的性能(rRMSE=0.11)。


研究地點(diǎn)的位置，以從無人機(jī)獲取的玉米微區(qū)的提取為例。(A)一張地圖，顯示本研究中使用的位于法國(guó)西部的八個(gè)玉米表型平臺(tái)的位置。(B)圍繞玉米植株繪制的包圍框的圖解。所示的例子來自塔爾塔站點(diǎn)的(?GSD=0.27 cm)(A)與(??GSD=0.63 cm)(B)。

相反，當(dāng)模型以給定的空間分辨率訓(xùn)練并應(yīng)用于另一空間分辨率時(shí)，性能較差。通過混合使用高分辨率和低分辨率圖像進(jìn)行訓(xùn)練，可以在本地高分辨率(rRMSE=0.06)和合成低分辨率(rRMSE=0.10)圖像上獲得非常好的性能。然而，在原始低分辨率圖像(rRMSE=0.48)上仍然觀察到很低的性能，這主要是由于原始低分辨率圖像的質(zhì)量較差。

最后，將一種改進(jìn)的基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的超分辨率方法應(yīng)用于原始低分辨率驗(yàn)證圖像，該方法引入了從原始高分辨率圖像中提取的附加紋理信息。結(jié)果表明，與雙三次上采樣法相比，RMSE=0.22有了明顯的改善，但仍遠(yuǎn)低于原始高分辨率圖像的性能。

來源：Plant Phenomics.Estimates of Maize Plant Density from UAV RGB Images Using Faster-RCNN Detection Model: Impact of the Spatial Resolution.K. Velumani , R. Lopez-Lozano , S. Madec , W. Guo , J. Gillet, A. Comar , and F. Baret
https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/9824843/