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题名无人机核查广西重点松材线虫疫情的应用实践
被引量：1
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作者
杨承伶
林鑫
龙植豪
李振
张伟
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机构
广西壮族自治区林业勘测设计院
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出处
《南宁师范大学学报（自然科学版）》
2022年第3期47-52,共6页
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文摘
将包含枯死松木的松树林历史无人机影像输入到U-net神经网络中进行学习,以人工标注样本作为验证,得到识别准确率为83.44%,漏检率为12.61%,误检率为11.87%的自动识别模型,以该模型对贺州市平桂区羊头镇、八步区桂岭镇和玉林市博白县那林镇3个重点松材线虫疫区,共18.39 km^(2)区域的松树林无人机影像进行自动识别并辅以人工修正,得到最终识别成果。共发现枯立木5103株,清除痕迹148个,枯倒木52株,涉及林班19个,小班470个,面积911.75 hm^(2)。应用模型对大范围无人机影像进行识别,辅以人工修正,相较于单纯的人工识别,准确率相当,却能够省时省力,极大地提高工作效率。值得大范围松材线虫疫情核查推广应用。
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关键词
无人机
核查
松材线虫病
枯立木
枯倒木
清理痕迹
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Keywords
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)
verification
pinewood nematodiasis
dead pine trees
dead fallen trees
cleaning traces
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分类号
S763.305
[农业科学—森林保护学]
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