结合深度学习和特征工程的棉苗监测与生长阶段分类

《Smart Agricultural Technology》：Cotton seedling monitoring and growth stage classification integrating deep learning and feature engineering

棉花幼苗生长阶段分类与早期压力检测的综合方法。采用SeedlingNet轻量级残差CNN模型结合NDI/VARI植被指数和LBP纹理特征，实现97.32%的高精度分类，并通过Composite Stress Index（CSI）整合形态与光谱特征进行压力预警，结合K-Means聚类划分管理区域。

　　在现代农业技术快速发展的背景下，作物生长阶段的准确识别和早期压力信号的检测成为精准农业中的重要研究方向。本文提出了一种结合深度学习与生物学特征工程的高效、可扩展的植物表型分析框架，用于识别棉花幼苗的生长阶段并检测早期的生长压力。这一框架的核心是一个轻量级的残差卷积神经网络（SeedlingNet），该网络基于高分辨率的无人机和地面图像数据进行训练，能够准确分类棉花幼苗的四个生长阶段，并在真实田间条件下实现有效的压力检测。

棉花作为一种重要的经济作物，其生长阶段的识别对于提高产量和优化田间管理具有重要意义。棉花在全球超过100个国家种植，其纤维质量对纺织业有重要影响。在2022/2023年，全球棉花产量达到了约1.183亿个棉包，印度、中国和美国是最大的生产国，占据了全球总产量的一半以上。棉花种植的广泛性与重要性促使了现代农业技术的应用，以确保稳定的高产。然而，棉花在早期生长阶段常面临诸如幼苗活力差异、出苗不均和杂草干扰等问题，这些问题直接影响其生长健康与产量潜力。

在田间条件下，手动监测幼苗的生长情况既耗时又费力，因此，自动化监测系统成为提升农业效率的重要手段。深度学习技术在农业图像分析中的应用，使得作物生长状态的识别更加精确。例如，DeepSeedling项目展示了基于卷积神经网络（CNN）的模型能够准确区分作物与杂草，并识别植物的各个组成部分。然而，仅靠原始图像分类可能不足以满足田间表型分析的需求，因为可解释性和生理意义同样重要。

为了提升机器学习模型在农业中的可解释性和适用性，本文引入了基于生物特征的人工特征，如形状特征（如面积、绿色度、紧致度和纹理）以及植被指数（如NDI和VARI）。这些特征不仅有助于提高分类的准确性，还能够反映植物的生理状态和生长模式。通过将这些特征整合成一个综合压力指数（Composite Stress Index, CSI），可以更全面地评估植物的健康状况，并识别早期的压力信号。此外，利用K-Means聚类算法，可以将田间划分为不同的管理区域，从而支持数据驱动的田间管理策略。

本文的主要贡献包括：构建了一个高质量的棉花幼苗图像数据集，通过无人机和地面相机在不同生长阶段采集了大量高分辨率图像；设计并训练了一个轻量级的深度残差卷积神经网络（SeedlingNet），该模型在分类准确率、F1分数和精确度方面表现出色；以及通过特征工程构建了一个综合压力指数（CSI），支持精准农业中的早期压力检测和管理决策。

为了验证模型的有效性，本文在多个深度学习模型中进行了比较，如ResNet50V2、DenseNet121、MobileNetV2、NasNetMobile和Xception。结果表明，SeedlingNet在准确率、F1分数和精确度方面均优于其他模型，尤其是在处理小数据集和复杂图像数据时表现出色。此外，通过传统的机器学习方法，如随机森林、支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）算法，进一步验证了所提取特征的生物意义和分类能力。

在表型分析方面，本文通过特征工程提取了多个关键指标，包括面积、绿色度、紧致度、植被指数（NDI、VARI）和局部二值模式（LBP）。这些特征不仅能够反映植物的形态变化，还能揭示其生理状态的变化。通过这些特征的组合，构建了一个综合压力指数（CSI），该指数能够有效识别早期的生长压力信号，并为田间管理提供决策支持。同时，利用K-Means聚类算法，对田间进行分区管理，以优化资源分配和管理策略。

在实验结果中，SeedlingNet在测试集上达到了97.32%的分类准确率，这表明该模型在识别棉花幼苗生长阶段方面具有较高的性能。此外，通过比较不同模型的性能指标，发现SeedlingNet在参数数量和分类准确率之间取得了良好的平衡。这一结果对于资源有限的农业环境尤为重要，因为它能够在不牺牲性能的情况下减少计算需求。

在特征工程的评估中，本文分析了不同生长阶段的特征分布，并通过散点图矩阵展示了特征之间的关系。结果表明，面积、NDI、VARI、紧致度和LBP等特征在不同生长阶段呈现出明显的差异，这些差异能够用于区分生长阶段并检测早期压力。此外，通过t检验分析了这些特征在不同生长阶段的变化，进一步验证了其在植物生长监测中的有效性。

在农业决策支持方面，本文通过综合压力指数（CSI）和管理区域聚类，提供了基于图像的决策工具。CSI能够有效识别高压力的幼苗，而管理区域聚类则帮助确定需要优先干预的田间区域。这些工具的结合，使得精准农业能够实现对作物生长状态的实时监测和优化管理。

总的来说，本文提出的框架不仅在技术上实现了高精度的幼苗生长阶段识别，还在农业实践中提供了有效的决策支持。通过结合深度学习和传统的机器学习方法，该研究为精准农业的发展提供了新的思路和工具。未来的研究可以进一步扩展这一方法，包括多光谱成像、压力检测和生长动态分析，同时通过跨区域验证和外部数据集的评估，提高其在不同农业环境中的适用性和泛化能力。