基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

来源：农业工程学报杂志2021年第9期北京时间：

作者：赵静,曹佃龙,兰玉彬,潘方江,温昱婷,杨东建,鲁力群,

摘要：为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题，该研究提出一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN）的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像，设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法，采用滑动窗口法进行图像分块，利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取，模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%，召回率达51.1%～73.9%，调和平均值为57.6%～78.4%；对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线，探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响，训练采用9像素的垄区域宽度，可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%，在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明，基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理，可得到整片田地的垄中心线栅格地图，方便农业机器人进行全局路径规划。

关键词：无人机, 遥感, 提取, 玉米垄线, 全卷积神经网络, 语义分割