基于无人机多视角影像的迁移学习增强深度学习技术在树冠几何分析与作物产量估算中的应用

本研究针对精准农业中树冠生物量估算难题，创新性地结合无人机多视角影像、改进型FastSAM-YOLOv11分割模型与凸包几何分析法，实现了橄榄树冠97.9%的精准分割和96.45%的体积估算准确率，通过回归模型将冠层参数与产量关联（R2达97.78%），为规模化农林管理提供自动化解决方案。

　　

在精准农业领域，准确估算树木产量一直是困扰研究者的难题。传统人工测量方法效率低下且难以规模化，而现有计算机视觉技术对橄榄树等形态复杂的作物识别精度不足。树冠生物量作为评估作物生产力的关键指标，其几何参数（如直径、高度、体积）的精确获取直接影响产量预测的可靠性。近年来，无人机(UAV)遥感虽提供了高效数据采集手段，但如何从多视角图像中自动提取树冠特征并建立产量模型仍存在技术瓶颈。

针对这一挑战，来自摩洛哥班斯利曼地区的研究团队在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》发表了一项创新研究。该工作融合迁移学习与几何算法，开发了一套完整的树冠分析-产量预测系统。研究人员首先将橄榄树按几何形态分为椭圆形和圆形两类，通过改进的FastSAM模型（经YOLOv11微调）实现多视角冠层分割，准确率达97.9%（俯视图）和97.6%（侧视图）。几何分析阶段，俯视图采用凸包算法(Convex Hull)提取形状参数，侧视图运用二维三角投影技术计算高度，结合摄影测量原理估算体积。最终通过回归模型建立冠层参数与产量的映射关系，体积估算精度达96.45%（椭圆冠）和95.36%（圆形冠），产量预测R²最高达97.78%。

关键技术方法包括：1) 基于6×11矩阵橄榄树试验场的多视角无人机影像采集；2) FastSAM模型经YOLOv11特定微调的迁移学习策略；3) 凸包算法与2D投影结合的几何参数提取；4) 含交互项的多元回归建模。

研究结果显示：

1. 分割性能评估：改进模型在复杂背景下仍保持高精度，显著优于传统OBIA（面向对象图像分析）方法。
2. 几何参数提取：凸包算法有效克服了不规则冠形的测量偏差，投影高度与实地测量误差<5%。
3. 产量预测模型：引入冠层体积与高度的交互项后，模型解释力提升1.94个百分点，相对误差仅6.05%。

讨论指出，该方法通过多技术协同解决了三个关键问题：1) 复杂形态冠层的自动化分割；2) 低成本无人机平台的精确几何分析；3) 可扩展的产量预测框架。相比激光雷达(LiDAR)方案，该系统仅需RGB影像即实现可比精度，且计算效率提升3倍。

这项研究为精准农业提供了新的技术范式，其创新点在于：1) 首次将FastSAM-YOLOv11组合应用于农林目标检测；2) 开发了适用于无人机影像的轻量化几何分析流程；3) 建立了适用于地中海气候区橄榄园的产量预测标准。未来可通过纳入更多树种验证泛化能力，并探索与卫星数据的协同分析。该成果对资源优化配置、气候变化应对等农业可持续发展目标具有重要实践价值。