基于动态集成深度学习的黑胡椒物候期与健康状态鲁棒性分类研究及其在精准农业中的应用

来自印度喀拉拉邦卡萨拉戈德的研究人员，针对热带多年生作物黑胡椒(Piper nigrum L.)的物候期与健康状态精准识别难题，开发了一种集成四类优化CNN与动态加权投票机制的深度学习框架。该研究利用KSDBPCDS数据集，在真实田间条件下实现了97.95%的分类准确率，显著提升了复杂环境下的作物监测能力，为热带精准农业建立了新基准。

　　

通过动态集成深度学习技术，研究人员开发了一种鲁棒性黑胡椒(Piper nigrum L.)物候期与健康状态分类系统。该创新框架整合了四个经过优化的卷积神经网络(CNN)，结合动态加权投票机制，有效增强了特征提取能力，同时克服了单网络模型常见的训练不稳定和过拟合问题。研究采用KSDBPCDS数据集——包含10类物候-健康状态样本，这些数据通过标准化移动摄影技术，在真实田间条件下采集，覆盖冠层不同高度、昼夜光照变化和季节更替等多重变量。

核心突破体现在三方面：(1) 采用多模型集成架构提升特征提取效能；(2) 引入自适应动态权重分配系统；(3) 建立针对田间变异性的综合预处理流程。实验结果表明，该框架达到97.95%的分类准确率，显著优于传统单模型方法，田间模拟试验进一步验证其在自然光照波动条件下的卓越稳定性。此项研究为热带地区多年生作物监测建立了技术标杆，对推进精准农业(Precision Agriculture)发展具有重要实践意义。