[發明專利]一種基于全卷積神經網絡的香蕉枯萎病遙感快速檢測方法

在審

• 申請號: 202110109383.6
• 申請日: 2021-01-27
• 公開（公告）號: CN112580610A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 黃偉鋒;陳家政;高一華;朱立學;張世昂;黃培峰;李超;官金炫;梁境鑫
• 申請（專利權）人: 仲愷農業工程學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/11;G06T7/60
• 代理公司: 廣東省暢欣知識產權代理事務所(普通合伙) 44631
• 代理人: 耿佳

一種基于全卷積神經網絡的香蕉枯萎病遙感快速檢測方法，包括對遙感區域進行路徑規劃，讓無人機按照設定的路徑規劃飛行拍攝，獲取遙感區域的遙感圖像；將獲得的遙感圖像輸入到神經網絡進行病害判別，判別后返還出檢測圖像結果，將檢測出的疑似患病區域在圖像上標注顯示，并返還拍攝該遙感圖像時的GPS經緯度坐標位置；根據返還的GPS經緯度坐標位置，種植人員實地對疑似患病區域進行重點檢測，直至所有疑似區域全部檢測完畢；本發明檢測效率高，不需要大量的人力勞動，能夠對大面積的蕉園進行枯萎病的快速檢測，并把異常區域信息返還給種植人員，種植人工再對返還的異常區域進行重點檢測，以此做到早發現、早治療的目的，避免了枯萎病的大面積爆發。

技術領域

本發明涉及一種病害遙感檢測方法，具體是一種基于全卷積神經網絡的香蕉枯萎病遙感快速檢測方法。

背景技術

我國是香蕉生產大國，全球產量僅次于巴西，種植分布于廣東、廣西、海南、福建等南方丘陵地區，是重要的經濟作物。而香蕉枯萎病給我國的香蕉產業帶來了巨大的經濟損失。目前并沒有有效的藥物可以完全治療香蕉枯萎病，只能以預防為主，及早發現及早鏟除病株，并對土壤進行消毒處理。

目前對于香蕉枯萎病的預防方法，主要是以人工巡查為主，種植農戶通過定時巡查蕉園的方法，通過觀察香蕉樹的表型特征，利用過往種植經驗對其是否患病進行判斷。在動輒幾十畝的香蕉田進行巡查使得人力勞動強大。并且，由于人工巡查的效率低下，使得人工發現香蕉患有枯萎病時，枯萎病已經在蕉園內大面積傳播，不能做到病害初期及早發現及早治療，最后往往只能大面積對蕉樹進行砍伐清除，造成重大的經濟損失。

發明內容

本發明提供一種基于全卷積神經網絡的香蕉枯萎病遙感快速檢測方法，可以有效解決上述背景技術中提出的問題。

本發明所采取的技術方案是：一種基于全卷積神經網絡的香蕉枯萎病遙感快速檢測方法，包括以下步驟：

步驟一，訓練檢測模型：采集大量香蕉枯萎病的遙感圖像，形成全卷積神經網絡的訓練數據集和測試數據集，對全卷積神經網絡進行訓練；

步驟二，輸入遙感圖像：拍攝待檢測區域的遙感圖像，將圖像尺寸調整為512×512×3，輸入到全卷積神經網絡；

步驟三，循環3輪兩次卷積+1次最大值池化操作：將512×512×3的圖像進行六次卷積+三次最大值池化操作，得到64×64×512大小的圖像；

步驟四，循環3輪兩次卷積+一次上采樣操作：將64×64×512的圖像進行六次卷積+三次上采樣操作，得到512×512×192大小的圖像；

步驟五，特征信號的深度提取：將512×512×192大小的圖像進行兩次卷積，得到512×512×1的圖像；

步驟六，判斷圖像像素是否患?。菏褂肧oftmax分類器對512×512×1的圖像進行枯萎病判別，輸出判別結果。

作為本發明的進一步優選方案，步驟二中輸入的遙感圖像為多光譜遙感圖像，且遙感圖像采用無人機搭載多光譜相機飛行拍攝的方式獲得。

作為本發明的進一步優選方案，所述多光譜相機配備490±10nm、615±10nm、808±20nm波段的窄帶濾光片。

作為本發明的進一步優選方案，循環3輪兩次卷積+1次最大值池化操作，具體步驟包括：

S1：輸入512×512×3大小的圖像經過兩次卷積+一次最大值池化，得到256×256×128大小的圖像；

S2：輸入256×256×128大小的圖像經過兩次卷積+一次最大值池化，得到128×128×256大小的圖像；

S3：輸入128×128×256大小的圖像經過兩次卷積+一次最大值池化，得到64×64×512大小的圖像。

作為本發明的進一步優選方案，放大還原圖像尺寸時，循環3輪兩次卷積+一次上采樣操作，具體步驟包括：