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摘要
将包含枯死松木的松树林历史无人机影像输入到U-net神经网络中进行学习，以人工标注样本作为验证，得到识别准确率为83.44%，漏检率为12.61%，误检率为11.87%的自动识别模型，以该模型对贺州市平桂区羊头镇、八步区桂岭镇和玉林市博白县那林镇3个重点松材线虫疫区，共18.39km2区域的松树林无人机影像进行自动识别并辅以人工修正，得到最终识别成果。共发现枯立木5103株，清除痕迹148个，枯倒木52株，涉及林班19个，小班470个，面积911.75hm2。应用模型对大范围无人机影像进行识别，辅以人工修正，相较于单纯的人工识别，准确率相当，却能够省时省力，极大地提高工作效率。值得大范围松材线虫疫情核查推广应用。
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