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在农业生产中，杂草干扰下玉米幼苗的精准识别面临挑战。研究人员开展基于无人机多光谱图像和 CGS-YOLO 算法识别玉米幼苗的研究。结果显示该算法表现优异，能有效克服杂草干扰。这为智能农业发展提供了有力支持。
在全球粮食需求持续攀升的当下，农业生产的效率与精准度成为关键焦点。玉米作为世界主要粮食来源之一，其幼苗的精准识别对早期补苗、田间管理及病虫害监测至关重要。然而，在实际农田环境中，杂草的存在给玉米幼苗识别带来巨大挑战。尤其是在玉米生长早期，杂草与玉米幼苗外观极为相似，传统图像处理方法难以准确区分二者，并且这些方法对光照、气候等环境因素极为敏感，需要大量人工调试优化，难以适应复杂多变的农田条件。
为了解决这些问题，来自相关研究机构的研究人员开展了一项极具价值的研究。他们旨在评估无人机多光谱图像在杂草干扰下识别玉米幼苗的性能，并开发新的深度学习模型提升识别效果。研究成果发表在《Artificial Intelligence in Agriculture》上，为农业生产智能化发展提供了重要的理论和技术支持。
研究人员采用了多种关键技术方法。在数据获取方面，利用搭载多光谱传感器的 DJI Phantom 4 Pro 无人机，在特定时间和地点采集图像数据。对于数据处理，先通过主成分分析 (PCA) 对多光谱图像进行降维处理，筛选出最具代表性的特征合成多光谱 PCA 图像；接着使用 Labelme 图像标注工具标注图像，并通过自定义 Python 脚本转换格式；此外，运用 Mosaic 数据增强方法扩充数据集。在模型构建上，基于 YOLOv8 模型，引入 CARAFE 上采样算子、全局注意力机制 (GAM) 以及设计小目标检测层，构建了 CGS-YOLO 模型。
在研究结果部分，首先是图像数据选择。对比 RGB 图像、多光谱图像和多光谱 PCA 图像后发现，多光谱 PCA 图像能最有效地突出玉米幼苗与杂草的特征差异，因此被选用于后续实验。其次，通过消融实验分析 CARAFE、GAM 和 SLAY 模块的作用，结果表明这些模块均能显著提升模型性能，CGS-YOLO 模型相比 YOLOv8 在 RGB 和多光谱 PCA 图像上的平均精度均值 (mAP) 分别提高了 1.1 和 3.8 个百分点。然后，对不同模型进行比较，在 RGB 和多光谱 PCA 图像数据集上，CGS-YOLO 模型的识别精度、召回率和 mAP 均优于 YOLOv3、YOLOv5、YOLOv6 和 YOLOv8 等模型，且在多光谱 PCA 图像上效果更优。最后，针对不同杂草覆盖度进行精度分析，随着杂草覆盖度增加，各模型识别效果均下降，但 CGS-YOLO 模型在不同覆盖度下均表现出色，尤其在多光谱 PCA 图像上优势明显。
研究结论表明，CGS-YOLO 模型在不同杂草覆盖度下检测玉米幼苗的性能优于其他四种深度学习模型。在 RGB 和多光谱 PCA 图像上，该模型的平均精度比 YOLOv8 分别高出 1.8 和 3.8 个百分点。并且，在杂草覆盖度低于 20% 时，CGS-YOLO 模型在多光谱 PCA 图像上的识别精度比 RGB 图像高 91.7%；当杂草覆盖度超过 70% 时，其识别精度仍比 RGB 图像高 6.7 个百分点。这充分证明了经 PCA 处理后的多光谱图像结合 CGS-YOLO 模型，更适用于杂草干扰下的玉米幼苗识别。
在讨论部分，研究人员指出该研究为解决玉米幼苗识别难题提供了新途径，对未来作物表型监测和智慧农业发展意义重大。不过，研究也存在一定局限性，如数据集扩展相对有限，可能导致模型在多样干扰场景下性能不佳。未来需进一步研究不同杂草环境，系统考虑天气等干扰因素，以提升改进算法在不同环境中的适用性，从而推动农业智能化技术的持续进步。
