基于YOLOv8的无人机影像农田地表残膜检测

来源：湖北农业科学杂志2025年第10期北京时间：

作者：张天乐a,b,c, 王麒哲a,b,c, 杨寒冰a,b,c, 刘城铭a,b,c, 赵新苗a,b,c

单位：新疆农业大学,a.计算机与信息工程学院; b.智能农业教育部工程研究中心; c.新疆农业信息化工程技术研究中心,乌鲁木齐 830052

摘要：农田地表地膜残留对土壤和作物生长有负面影响,高效评估地膜残留情况是关键。提出了一种基于YOLOv8的深度学习检测方法,对无人机拍摄的RGB图像进行自动化识别,采用新疆昌吉华兴农场采集的农田数据,通过LabelMe进行标注,并对数据进行预处理和增强。结果表明,YOLOv8在残膜检测任务中表现良好,mAP@0.5达到86.5%,实现高效、精准的残膜检测。

关键词：地表残膜,无人机影像,农田监测,YOLOv8

基金资助：新疆农业大学自治区级大学生创新项目（dxscx2024341）