近日,安徽大學(xué)農(nóng)業(yè)生態(tài)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心黃林生、趙晉陵教授團(tuán)隊(duì)在“植被病蟲害遙感監(jiān)測(cè)和高精度識(shí)別”方向取得系列進(jìn)展,先后在地球科學(xué)、農(nóng)林科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)權(quán)威期刊發(fā)表三篇論文并授權(quán)四項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利,安徽大學(xué)均為第一單位。
了解沙漠蝗蟲棲息地適宜性分布對(duì)于建立有效的預(yù)防和控制措施至關(guān)重要。團(tuán)隊(duì)提出了結(jié)合生態(tài)位模型(ecological niche models)與時(shí)空立方體(space-time cube)分析的創(chuàng)新方法,用于分析也門沙漠蝗蟲棲息地適宜性的時(shí)空變化。采用最大熵(MaxEnt)模型評(píng)估2010年以及2013至2021年期間也門沙漠蝗蟲的棲息地適宜性;應(yīng)用時(shí)空立方體方法進(jìn)行時(shí)空分析,揭示棲息地適宜性分布的時(shí)空動(dòng)態(tài)。本研究為研究沙漠蝗蟲棲息地適宜性分布的時(shí)空特征提供了新的視角。相關(guān)工作發(fā)表在地球科學(xué)權(quán)威期刊《International Journal of Digital Earth》(DOI: 10.1080/17538947.2024.2346266),第一作者為互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院黃林生教授,中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院黃文江研究員和董瑩瑩副研究員為論文共同通訊作者。
圖1. 也門2010、2013–2021年沙漠蝗蟲棲息地適宜性空間分布
農(nóng)作物病害圖像規(guī)模龐大且包含大量冗余信息,降低了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在提取病害時(shí)的有效性。為此,團(tuán)隊(duì)提出了一種動(dòng)態(tài)減少圖像冗余的高效農(nóng)作物病害識(shí)別方法。第一階段,采用輕量級(jí)CA-AnchorNet快速生成受影響農(nóng)作物區(qū)域的特征圖。隨后,利用類激活圖(CAMs)識(shí)別病害特征區(qū)域,突出顯示具有類別可辨識(shí)性的區(qū)域。第二階段,將減少空間冗余的局部語(yǔ)義補(bǔ)丁輸入到輕量級(jí)PatchNet中,以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別。該方法具有定位準(zhǔn)確和參數(shù)數(shù)量低的特點(diǎn),可以用于復(fù)雜環(huán)境中農(nóng)作物病害的有效和高精度識(shí)別。相關(guān)工作發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)權(quán)威期刊《Applied Soft Computing》(DOI: 10.1016/j.asoc.2024.112076),第一作者為電子信息工程學(xué)院2023級(jí)博士生李海東,互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院趙晉陵教授和黃林生教授為論文共同通訊作者。
圖2. 集成CA-AnchorNet和PatchNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)CA2PNet
針對(duì)農(nóng)作物病害受背景干擾、形態(tài)差異和尺度變化導(dǎo)致的準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題。團(tuán)隊(duì)提出了一種整合了頻域和空間域信息的雙分支深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。頻域分支以頻域信息為輸入,提取豐富的農(nóng)作物病害頻域成分特征,而可變形注意力Transformer分支擅長(zhǎng)表示全局特征,并有選擇地關(guān)注農(nóng)作物病害局部特征。通過(guò)采用一種新的融合方法―多光譜通道注意力融合(MSAF),更好地整合農(nóng)作物病害的頻域和空間特征。相關(guān)工作發(fā)表在農(nóng)林科學(xué)權(quán)威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(DOI: 10.1016/j.compag.2024.108843),第一作者為電子信息工程學(xué)院2023級(jí)博士生李海東,互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院趙晉陵教授和汪傳建教授為論文共同通訊作者。
圖3. 聯(lián)合FCA和DAT-T的雙分支網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
新聞鏈接:http://www.ahu.edu.cn/2024/0912/c15059a347293/page.htm
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