通用性空中植物檢測油菜計數模型研究
Plant Phenomics | 通用性空中植物檢測：油菜計數模型研究
植物種群計數是農業生產中評估作物健康的重要指標。傳統上，植物出苗率是通過手動計數的方法得出，但這種方法勞動密集且僅能對田地的有限區域進行采樣，因此缺乏全局視角。近年來，利用無人機（UAV）獲取田地的航拍圖像，并通過深度學習模型進行自動計數成為一種有效的新方法。這一方法可以覆蓋更大面積的田地，提高了計數的效率和準確性。然而，目前的植物檢測模型通常在面對與訓練集顯著不同的圖像時表現較差，這種分布轉移（distribution shift）問題在農業環境下尤其常見，原因包括不同的天氣、光照條件、田地環境等。因此，提升模型的泛化能力，尤其是在未知場景中的表現，成為該領域的重要課題。
2024年10月，Plant Phenomics在線發表了University of Saskatchewan題為 Counting Canola: Towards Generalizable Aerial Plant Detection Models 的研究論文。
該研究以油菜幼苗的航拍圖像為數據基礎，探討了三種數據集屬性對模型泛化能力的影響：數據集大小、數據集的多樣性以及標注的質量。研究團隊首先構建了一個包含多個田地和不同采集條件的油菜幼苗數據集，并開發了一個名為“Canola Counter”的網絡工具，如圖1所示，用來幫助研究者進行圖像標注和模型訓練。接下來，通過一系列實驗分析了這三種因素對模型在訓練集分布內（in-distribution，ID）和分布外（out-of-distribution，OOD）數據的表現。
圖1 Canola Counter的網頁截圖
圖2 從四個訓練集和四個OOD測試集中提取的 416x416 樣本圖像塊
該研究的創新性成果在于：一是揭示了數據集多樣性和標注質量對模型泛化能力的關鍵影響，特別指出多樣化的訓練數據可顯著提升模型在不同場景下的表現；二是分析了不同標注噪聲對模型精度的影響，提出在以計數為主的應用中可以降低對標注精確度的要求，以減少標注成本；三是開發了Canola Counter工具，支持從圖像標注到模型訓練的全流程，方便農業研究者快速獲取作物種群數據。該研究公開了數據集和工具，為提升農業種群檢測模型的泛化性提供了重要資源。
該研究對于作物健康的早期監測具有重要意義。無人機和深度學習相結合的植物計數方法能夠有效替代傳統的手工計數，提高田間健康評估的效率和準確性。更重要的是，該研究針對實際應用中不同場景下的分布轉移問題提出了解決方案，為農業領域的智能檢測模型研究提供了重要的理論和實驗支持。
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0268
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農藝學一區（1/125名），植物科學一區（13/265名），遙感一區（6/62名）。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目、2024年入選中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
編輯排版：王平、趙倩瑩（中國科學院大學）
審核：尹歡、孔敏
