采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

作者：黄丽明; 王懿祥; 徐琪^*; **华

来源：农业工程学报, 2021, 37(14): 197-203.

• 无人机
• 深度学习
• YOLO
• 松材线虫病
• 异常变色木

松材线虫病是一种传播速度快的毁灭性森林病害,利用无人机遥感及时对松材线虫病病害木进行监测,是控制松材线虫病蔓延的有效方式。该研究利用YOLO算法自动识别无人机遥感影像上的松材线虫病异常变色木,利用深度可分离卷积和倒残差结构改进YOLOv4算法,提高了识别的精度和效率。比较FasterR-CNN、EfficientDet、YOLOv4和YOLOv5与改进的YOLO算法的速度和精度,并分析了改进的YOLO算法在参与训练区域和未参与训练区域的异常变色木的识别效果。试验结果表明,改进后的YOLO算法的平均精度为80.85%,每个迭代周期的训练时间为164s,参数大小为44.2 MB,单张影像的测试时间为17 ms,表现优于Faster R-CNN和YOLOv4,但与EfficientDet和YOLOv5相比有优有劣,综合比较这4个指标,改进算法在检测速度和检测精度上的表现更为平衡。未参与训练区域异常变色木的F1分数(84.18%)略低于参与训练区域(87.92%),但基本满足异常变色木的监测要求。相似地物、林分郁闭度、坡向和分辨率会对识别精度产生影响,但影响较小。因此,改进的YOLO算法精度高、效率高,可用于松材线虫病异常变色木的快速识别,并且对未参与训练区域异常变色木的识别具有较高的适用性。

• 单位
  中国林科院亚热带林业研究所; 浙江农林大学