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A hybrid CNN-LSTM model for diagnosing rice nutrient levels at the rice panicle initiation stage

Journal of Integrative Agriculture 2024年第2期23卷 711-723页

作者： Fubing Liao Xiangqian Feng Ziqiu Li Danying Wang Chunmei Xu Guang Chu Hengyu Ma Qing Yao Song Chen School of Computer Science and Technology Zhejiang Sci-Tech UniversityHangzhou 310018China China National rice Research Institute Chinese Academy of Agricultural SciencesHangzhou 310006China School of Agriculture Yangtze UniversityJingzhou 434025China

Nitrogen(N)and potassium(K)are two key mineral nutrient elements involved in rice *** diagnosis of N and K status is very important for the rational application of fertilizers at a specific rice growth ***,we propose a hybrid model for diagnosing rice nutrient levels at the early panicle initiation stage(EPIS),which combines a convolutional neural network(CNN)with an attention mechanism and a long short-term memory network(LSTM).The model was validated on a large set of sequential images collected by an unmanned aerial vehicle(UAV)from rice canopies at different growth stages during a two-year *** with VGG16,AlexNet,GoogleNet,DenseNet,and inceptionV3,ResNet101 combined with LSTM obtained the highest average accuracy of 83.81%on the dataset of Huanghuazhan(HHZ,an indica cultivar).When tested on the datasets of HHZ and Xiushui 134(XS134,a japonica rice variety)in 2021,the ResNet101-LSTM model enhanced with the squeeze-and-excitation(SE)block achieved the highest accuracies of 85.38 and 88.38%,*** the cross-dataset method,the average accuracies on the HHZ and XS134 datasets tested in 2022 were 81.25 and 82.50%,respectively,showing a good *** proposed model works with the dynamic information of different rice growth stages and can efficiently diagnose different rice nutrient status levels at EPIS,which are helpful for making practical decisions regarding rational fertilization treatments at the panicle initiation stage.

关键词： dynamic model of deep learning UAV rice panicle initiation nutrient level diagnosis image classification

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