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首页> 美国卫生研究院文献>Wiley-Blackwell Online Open >Testing the ability of unmanned aerial systems and machine learning to map weeds at subfield scales: a test with the weed Alopecurus myosuroides (Huds)
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Testing the ability of unmanned aerial systems and machine learning to map weeds at subfield scales: a test with the weed Alopecurus myosuroides (Huds)

机译：测试无人航空系统的能力和机器学习在子场尺度上绘制杂草的能力：使用杂草Aurocurus myosuroides（Huds）进行的测试

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摘要

BACKGROUNDIt is important to map agricultural weed populations to improve management and maintain future food security. Advances in data collection and statistical methodology have created new opportunities to aid in the mapping of weed populations. We set out to apply these new methodologies (unmanned aerial systems; UAS) and statistical techniques (convolutional neural networks; CNN) to the mapping of black‐grass, a highly impactful weed in wheat fields in the UK. We tested this by undertaking extensive UAS and field‐based mapping over the course of 2 years, in total collecting multispectral image data from 102 fields, with 76 providing informative data. We used these data to construct a vegetation index (VI), which we used to train a custom CNN model from scratch. We undertook a suite of data engineering techniques, such as balancing and cleaning to optimize performance of our metrics. We also investigate the transferability of the models from one field to another.
机译：背景技术重要的是对农业杂草种群进行制图，以改善管理水平并维护未来的粮食安全。数据收集和统计方法的进步创造了新的机会来帮助绘制杂草种群图。我们着手将这些新方法（无人航空系统； UAS）和统计技术（卷积神经网络； CNN）应用于黑草的制图，黑草是英国麦田中影响力最大的杂草。我们通过在2年的时间内进行广泛的UAS和基于野外的制图，总共从102个野外采集多光谱图像数据，其中76种提供了信息性数据，进行了测试。我们使用这些数据来构建植被指数（VI），该指数用于从头开始训练自定义CNN模型。我们采用了一套数据工程技术，例如平衡和清理以优化指标的性能。我们还研究了模型从一个领域到另一个领域的可移植性。

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