【摘 要】
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松材线虫病又名松树萎蔫病,是一种极具毁灭性的松树重大疾病,一旦致病便会迅速蔓延并快速使患病植株致死。该病是我国目前对松树林危害极大的一种松树毁灭性流行病,被感染的松树的外部症状表现为针叶逐渐变为黄褐色,重度患病的松树针叶会呈红褐色,最终萎蔫直至完全枯死。松材线虫病的致病能力强且对宿主有着致命的影响,往往被感染的松树很快就会死亡并且会迅速传染至其他松树,除此之外,该病往往猝不及防,一旦出现就会快速蔓
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松材线虫病又名松树萎蔫病,是一种极具毁灭性的松树重大疾病,一旦致病便会迅速蔓延并快速使患病植株致死。该病是我国目前对松树林危害极大的一种松树毁灭性流行病,被感染的松树的外部症状表现为针叶逐渐变为黄褐色,重度患病的松树针叶会呈红褐色,最终萎蔫直至完全枯死。松材线虫病的致病能力强且对宿主有着致命的影响,往往被感染的松树很快就会死亡并且会迅速传染至其他松树,除此之外,该病往往猝不及防,一旦出现就会快速蔓延导致大量松树死亡,因此若不能及时发现并处理出现松材线虫病的松树,将会带来巨大的经济损失以及对生态环境的破坏。目前我国对于松材线虫病的防治措施主要通过检疫、化学防治、清理病死木、营林防治等手段来阻止松材线虫病的传播扩散,但在精准检测定位方面还未取得有效的进展。本文采用基于Tensorflow深度学习框架和RPN区域生成网络的Faster-RCNN深度学习网络,对松材线虫病枯死树的正射影像图数据进行分析。根据检测需要和检测结果,本文首先将Faster-RCNN网络中的VGG16卷积神经网络替换成了Restnet101残差神经网络、其次对卷积神经网络的损失函数进行优化,对RPN区域生成网络进行改进,并通过Open CV计算机视觉工具结合MATLAB编程软件对原始数据进行数据增强。在建立松材线虫病枯死树模型的基础上,本研究进一步结合python进行二次开发,将检测后带有经纬度地理位置信息的图像通过基于python的Gdal库与Osr库,将检测出的枯死树的地理位置信息标注在图像的相应位置上并生成相应的地理位置信息文本,实现对松材线虫病枯死树的快速检测和精确定位。在分析实验结果过程中,相较于原始网络和未进行数据增强的原始数据,通过优化改进后的网络及增强后的数据训练出的检测模型,其检测效果以及精准度都有了显著的提高,模型准确率达到89.1%,检测到的目标置信度均在90%以上,检测速度为1.069s。在松材线虫病枯死树定位方面,本研究的方法准确的输出了每个病树的中心点经纬度信息,满足松材线虫病枯死树快速检测定位的要求。
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