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为解决无人机遥感探测枯立木（SDTs）存在的小目标难检测、树冠重叠、边界目标不完整等问题，研究人员开展 DSFI-YOLO 模型研究。结果显示该模型 mAP50 达 92.4% ，优于基线模型，为森林管理提供有效支持。
森林，那是大自然神奇的绿色宝藏，树木们在这里繁衍生息，构成了复杂而又生机勃勃的生态系统。然而，树木的死亡却如同隐藏在这片绿色世界里的 “暗礁”，悄无声息地影响着森林的健康。死去的树木常常以枯立木（Standing Dead Trees，SDTs）的形态继续留在森林中，它们可不仅仅是几棵死掉的树那么简单。SDTs 对森林土壤的养分循环、真菌活动、土壤侵蚀等方面都有着深远的影响。而且，在全球气候变化的大背景下，干旱、野火、虫害等灾害频发，导致大量树木死亡，这不仅威胁着森林的碳储存能力和生物多样性，还关乎着依赖森林资源生活的人们的生计。
为了更好地守护森林生态系统的健康，准确检测和监测 SDTs 就显得至关重要。但是，目前利用无人机进行遥感检测 SDTs 的技术面临着诸多挑战。比如，SDTs 在图像中往往是小目标，经过多次下采样后特征信息容易丢失；在图像边界处的 SDTs 常常是不完整的，难以识别；树冠稀疏时会引入大量背景噪声干扰检测；在目标密集区域，树冠重叠严重，使得检测难度大大增加。再加上无人机飞行时间有限，这一检测任务更是难上加难。
为了突破这些困境，国内研究人员开展了关于双流特征融合网络用于无人机遥感探测密集枯立木的研究。他们提出了一种全新的双分支特征融合 YOLO 模型（Dual-stream Feature Integration YOLO，DSFI-YOLO）。研究结果显示，该模型表现十分出色，平均精度均值（mAP50）达到了 92.4%，比基线模型 YOLOv8n 高出 3.0%。在公共数据集上，其平均 mAP50为 84.1% ，超越了所有对比模型。并且，该模型性能稳定，在测试集和公共数据集上的变异系数分别为 0.25% 和 1.52%。这一成果意义重大，为在不同森林环境中监测 SDTs 提供了强大且高效的解决方案，有力地支持了森林健康管理、野火风险降低和病虫害防治策略的制定。
研究人员在开展此项研究时，运用了几个关键技术方法。首先，设计了双分支骨干网络用于特征提取与融合，将不同层次的特征进行整合。其次，引入 Diverse branch block（DBB）模块，增强多尺度特征提取能力，应对树冠重叠的问题。还融入了 Separated and enhancement attention module（SEAM）模块，突出稀疏树冠 SDTs 的特征，抑制背景噪声。通过这些技术方法，构建出了 DSFI-YOLO 模型。
下面来详细看看研究结果：
- 双分支骨干网络提升检测精度：研究人员设计的双分支骨干网络，在每次特征提取后，左分支将特征图传递给右分支进行融合，减少信息损失。右分支再对融合后的特征进行处理，提取更深层次信息，从而提高了对小目标和图像边界部分捕获的 SDTs 的检测精度。
- DBB 模块应对树冠重叠挑战：针对树冠重叠导致难以区分的问题，DBB 模块采用多尺度、多分支的特征提取方式，能够更有效地识别重叠树冠之间的细微差异，降低因 SDTs 重叠造成的漏检情况。
- SEAM 模块减少背景干扰：对于因枝叶掉落而树冠稀疏的 SDTs，SEAM 模块通过分组卷积、残差连接、自适应池化和瓶颈全连接网络等操作，在通道维度上应用注意力机制，增强对关键树冠特征的关注，减少背景干扰，提升检测精度。
- 模型性能优势显著：通过实验对比，DSFI-YOLO 模型在 mAP50指标上表现优异，无论是与基线模型还是其他对比模型相比，都展现出更高的检测精度和稳定的性能，证明了该模型在 SDTs 检测方面的有效性和优越性。
在研究结论和讨论部分，DSFI-YOLO 模型的成功构建意义非凡。它成功解决了传统无人机遥感技术在检测 SDTs 时面临的一系列难题，为森林生态系统监测提供了更精准、高效的工具。这不仅有助于加深对树木死亡影响生态系统的理解，还能切实推动森林管理实践的发展。通过及时、准确地检测 SDTs，能够更科学地制定森林保护和管理策略，减少野火风险和碳排放量，更有效地控制病虫害，从而为森林生态系统的健康和可持续发展保驾护航。未来，随着相关技术的不断发展，有望在此基础上进一步优化模型，拓展其应用场景，为森林生态保护贡献更多力量。
