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Development of phenotyping system using low altitude UAV imagery and deep learning

International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2021年第1期14卷 207-215页

作者： Suxing Lyu Noboru Noguchi Ricardo Ospina Yuji Kishima Graduate School of Frontier Sciences The University of TokyoKashiwa 277-8561Japan Graduate School of Agriculture Hokkaido UniversitySapporo 060-8589Japan Research Faculty of Agriculture Hokkaido UniversitySapporo 060-8589Japan

In this study,a lightweight phenotyping system that combined the advantages of both deep learning-based panicle detection and the photogrammetry based on light consumer-level UAVs was proposed.A two-year experiment was conducted to perform data collection and accuracy validation.A deep learning model,named Mask Region-based Convolutional Neural Network(Mask R-CNN),was trained to detect panicles in complex scenes of paddy fields.A total of 13857 images were fed into Mask R-CNN,with 80%used for training and 20%used for ***,precision,recall,Average Precision(AP),and F1-score of the Mask R-CNN,were 82.46%,80.60%,79.46%,and 79.66%,respectively.A complete workflow was proposed to preprocess flight trajectories and remove repeated detection and ***,the evident changed in rice growth during the heading stage was visualized with geographic distributions,and the total number of panicles was predicted before *** average error of the predicted amounts of panicles was 33.98%.Experimental results showed the feasibility of using the developed system as the high-throughput phenotyping approach.

关键词： panicle detection vision-based phenotyping deep learning unmanned aerial vehicle(UAV)

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