品质至上，客户至上，您的满意就是我们的目标
技术文章
当前位置: 凯发AG(中国) > 技术文章
凯发AG(中国) ESI高被引论文 | 基于高通量无人机RGB图像的水稻植株计数、定位和大小估计方法
发表时间：2024-03-29 14:09:30点击：35
来源：植物表型组学
分享：
直播预告：ESI 高被引论文4月10日直播预告 | 白晓东：基于无人机高通量RGB图像的水稻植株计数、定位和大小估计
水稻是全球粮食生产的重要组成部分，全球水稻种植面积达1.55亿公顷，约有30亿人口每天以稻米为主食。同时，水稻产量的稳定在国家粮食安全中也起着重要的作用。目前，以人工智能等现代信息技术为基础的精细农业正成为农业现代化的发展方向，加快推进了现代信息技术在农业中的应用。水稻的种植密度与水稻产量密切相关，如何快速、准确和高效的统计出单位面积内水稻植株的数量对于水稻的产量估计、田间管理等至关重要。近年来，水稻植株数量的信息获取技术已成为水稻表型研究中的重要方面。
2023年1月，凯发AG(中国)在线发表了由海南大学、南京邮电大学、华中科技大学、新加坡国立大学以及江西省气象局农气中心等单位共同完成的题为Rice Plant Counting, Locating and Sizing Method Base on High-throughput UAV RGB Images的研究论文。
本文提出了一种新的无人机高通量水稻植株数据集（UAV-based rice counting, URC），该数据集可用于无人机田间水稻植株的计数研究。根据目前的文献调查，这是第一个使用无人机RGB图像的高通量水稻植株计数数据集；本文还提出了一种新的水稻计数网络RiceNet，该网络可以通过无人机RGB图像来实现田间水稻植株的无接触和精确计数。在RiceNet中，提出并采用植物注意力机制和正负损失函数来抑制水稻图像中的背景及噪声，进一步提高了估计密度图的质量；通过在RiceNet中设计的植株位置检测�？楹椭仓甏笮」兰颇？�，实现了植物位置和大小两种高层次的语义信息的获取。
本文提出了一种新的基于无人机图像的水稻植株计数方法RiceNet。该方法可以利用无人机拍摄的高通量RGB图像在稻田中实现水稻植株的计数、定位和大小估计。如图1所示，该算法由一个特征提取器和三个特征解码器�？樽槌�，即密度图估计DME�？�、植株位置检测PLD模块和植株大小估计PSE�？�。在RiceNet中，水稻植物注意力机制和正负损失函数能够更好地区分水稻植物与图像背景，这进一步提高了网络所估计密度图的质量。此外，在无人机水稻植株图像的人工标注方面，本文采用人工的点标注作为标签，避开了繁琐复杂的边界框手动标记。
图1 本文RiceNet网络的主干结构图，其中包括：输入图像的前端特征提取器、植株密度图估计�？�、植株位置检测�？�、植株大小估计�？�
实验中，我们将RiceNet与现有的几种经典的计数方法进行了比较，在所提出的URC数据集上分析了它们的计数结果。对比实验中，本文采用了常用的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来评估网络预测计数和人工计数真实值之间的差异。表1显示了在URC数据集上不同方法的性能。最左边的一列是几种经典的计数方法和我们的方法。第三列和第四列是不同方法的MAE和RMSE结果。从表1可以看出，我们的方法在很大程度上优于其他方法。本文方法的MAE和RMSE分别达到8.6和11.2。结果表明，RiceNet可以准确有效地估计水稻植株数量，可用于替代传统的人工计数方法。
表1 不同方法在URC数据集中的计数性能
在以前的方法中，为了获取植株的位置和大小通常需要使用矩形框标注的检测方法。然而，对于有具有非常多水稻植株的无人机图像，人工矩形框标注将会非常的费时费力，大量标注在无人机图像上往往不可行。相反，人工点标注方法相对简单，更容易实现大量植物的快速标注。在RiceNet网络中，基于URC每个水稻图像中植株均匀分布这一合理假设，我们利用数据集中所提供的人工点标注在网络中设计了的PLD和PSE�？�，实现了水稻植株位置和大小的估计。如图7第五列所示，RiceNet不仅输出植物数量，同时也给出了位置（红色点）和水稻植株的大�。ò咨娇颍┬畔ⅰ�
图2 URC数据集中水稻植株计数、定位和大小估计结果的可视化效果。第一列是四个测试图像块，第二列是人工标注获取真实密度图，第三列是网络估计密度图，第四列是植株注意力图，第五列是植物位置和大小预测结果
此外，论文中还针对人工标注真实密度图生成时的sigma参数、所提出的损失函数进行了消融实验。由于URC数据集中只提供了不同水稻植株的人工点标注，目前研究中对于植株大小、位置的估计仍采用简单肉眼定性分析。后续阶段研究中，怎么合理地量化评价网络的大小、位置输出将会成为未来的工作重点。
该论文研究由海南大学、南京邮电大学、华中科技大学、新加坡国立大学以及江西省气象局农气中心的相关学者合作完成。海南大学白晓东副教授为本文第一作者，南京邮电大学研究生刘丕超为本文通信作者。相关工作得到了国家自然科学基金、江苏省研究生科研与实践创新计划项目等项目的资助支持。
论文链接：
https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0020?
——推荐阅读——
Dynamic UAV Phenotyping for Rice Disease Resistance Analysis Based on Multisource Data
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0019
凯发AG(中国) | 使用无人机多视角成像技术估算小麦幼苗分蘖数
加入作者交流群
扫码添加小编微信，拉您进入《植物表型组学》作者交流群，群内不定期开展作者分享会、专刊发布会等高质量活动。
添加小编微信，备注姓名+单位+PP，加入作者交流群
About 凯发AG(中国)
《植物表型组学》（凯发AG(中国)）是由南京农业大学和美国科学促进会（AAAS）合作创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2021影响因子为6.5，位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。
说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。
特邀作者：刘丕超、白晓东
排版：苏梓钰（南京农业大学）
审核：孔敏、王平
