基于轻量化RCANet模型的无人机实时松材线虫病树木精准分割技术研究

为解决松材线虫病(PWN)导致的森林生态破坏问题，中国科学院团队开发了轻量化语义分割模型RCANet。该研究通过融合Refined VGG骨架、scSE注意力机制和CARAFE上采样技术，在保持83.14 fps实时性能的同时，将感染树木IoU提升5.6%，参数量仅5.373M，为无人机载实时监测提供了高效解决方案。

　　

松材线虫(Pine wood nematode, PWN)作为国际检疫性森林害虫，已造成全球松林资源重大损失。传统人工监测方式在复杂地形中效率低下，而现有卫星遥感存在分辨率不足、无人机载算法又面临实时性与精度难以兼顾的困境。特别是在多棵病树相邻重叠时，目标检测算法难以精确界定轮廓边界，这为疫情精准防控带来严峻挑战。

为突破这些技术瓶颈，中国林业科学研究院团队在《Plant Methods》发表了创新性研究成果。该工作构建了包含2,981张标注样本的数据集，通过PCR验证确保标注准确率超95%，并开发了名为RCANet（Refined and Deformable Carafe Attention Net）的新型轻量化分割模型。研究采用四大关键技术：基于无人机航拍的数据采集（飞行高度<700m，分辨率8cm）、改进的Refined VGG骨架（参数量降至1.49M）、空间-通道双注意力模块(scSE)和内容感知特征重组(CARAFE)上采样，结合变形卷积(DCN)增强对不规则轮廓的适应性。

在模型架构方面，研究显示：1）通过通道精简策略将UNet参数压缩至34.7%的同时，IoU反升1.1%；2）scSE模块使召回率提升5.5%，有效抑制复杂林区背景干扰；3）CARAFE上采样扩大感受野，边界分割精度提高1.2%；4）DCN使模型对病斑形态变异具有更强鲁棒性。最终RCANet以5.373M参数量实现83.14 fps处理速度，感染树木IoU达0.729，较基线UNet提升5.6%。

实验验证环节特别展示了模型在六类挑战性场景的优越性：a)不同尺寸病树样本中，RCANet分割结果最接近真实标注；b)光照条件差异下，模型是唯一能检测极右侧小病斑的算法；c)多病树粘连场景中精确区分单个病灶；d)复杂背景干扰时有效避免误检。对比Segformer等主流模型，RCANet在保持Transformer架构优势的同时，通过Encoder-Decoder结构更好捕捉了医学影像般的病斑特征。

讨论部分指出，该研究首次将轻量化技术与语义分割结合应用于松材线虫病监测，其创新点在于：1) 构建专家标注的高质量数据集，融合林业病理学先验知识；2) 针对病斑分割特性优化网络架构，较传统目标检测算法(YOLO等)更适应低分辨率影像；3) 实时处理能力为机载部署奠定基础。局限性体现在模型泛化性需通过跨树种、跨地域数据进一步验证，未来可通过知识蒸馏(Knowledge Distillation)继续压缩模型。

这项研究为森林病虫害防控提供了突破性技术手段，其方法论对农业病害检测、医学病灶分割等细粒度识别任务具有重要借鉴意义。通过实现病树的早期精准定位，将有效遏制松材线虫北迁扩散趋势，对维护全球森林生态安全具有战略价值。