徐國欽 黃明鳳 黃建平

摘要：雜草與作物爭奪肥料、陽光等養(yǎng)分，從而影響作物生長，快速有效地清除雜草危害對提高作物的產(chǎn)量和品質(zhì)具有重要意義。傳統(tǒng)的雜草防治方法常采取大面積噴灑除草劑等措施，無法滿足智慧農(nóng)業(yè)的精細化管理要求，精確、可靠的雜草檢測是智能除草的關(guān)鍵。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型PANet的基礎(chǔ)上進行改進，把原始特征提取網(wǎng)絡(luò)ResNet替換為DenseNet-12 采用FPA模塊提供像素級注意力信息，通過金字塔結(jié)構(gòu)增加感受野。以無人機多光譜糖菜雜草圖像為研究對象，分別構(gòu)建近紅外790 nm、紅色690 nm和歸一化植被指數(shù)NDVI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。發(fā)現(xiàn)PANet的訓(xùn)練精度為97.38%，測試精度為93.41%;采用3通道（近紅外790 nm+紅色690 nm+NDVI）訓(xùn)練的模型F1值最高為0.872。結(jié)果表明，該方法可以實現(xiàn)無人機多光譜圖像雜草的有效分割，可為農(nóng)田雜草精確檢測和農(nóng)作物生長狀況監(jiān)測提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：雜草;改進語義分割模型;無人機;多光譜;圖像分割;植被指數(shù)

中圖分類號：TP391.41 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2022）12-0212-08

收稿日期：2022-01-04

基金項目：黑龍江省自然科學(xué)基金（編號：TD2020C001）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項（編號：2572019CP19）。

作者簡介：徐國欽（1996—），男，遼寧鞍山人，碩士研究生，主要從事檢測技術(shù)與自動化裝置研究。E-mail：xuguoqin0609@163.com。

通信作者：黃建平，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事視覺檢測、圖像處理研究。E-mail：jphuang@nefu.edu.cn。

世界人口將在21世紀下半葉達到100億以上，世界人口快速增長對糧食農(nóng)作物和資源的需求量越來越大[1];到21世紀中葉，自然資源的耗竭速度將是目前的3倍以上[2]。為了使農(nóng)產(chǎn)品滿足人口不斷增長的需求，利用現(xiàn)代化技術(shù)手段實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量的最大化是有效的解決途徑。農(nóng)田雜草與作物爭奪肥料、陽光等養(yǎng)分，從而影響作物的生長，快速有效地清除雜草危害對提高作物的產(chǎn)量和質(zhì)量具有重要意義[3]。傳統(tǒng)的雜草防治方法主要包括耗時費力的人工除草、大面積農(nóng)田噴灑除草劑的化學(xué)除草等，不能解決作物和雜草共生相互遮擋的問題，無法滿足智慧農(nóng)業(yè)精細化管理的需求[4]（圖1）。隨著機器人和計算機技術(shù)的進步，采用圖像處理技術(shù)的智能農(nóng)業(yè)機械裝備如田間除草機器人[5-6]等取得了快速的發(fā)展，能夠?qū)崿F(xiàn)選擇性除草、特定點除草劑噴涂和智能機械鋤草等精準除草方式，可以有效降低農(nóng)藥的危害，提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)[7-9]。

精確、可靠的雜草檢測是智能除草的關(guān)鍵[10]。毛文華等利用苗期田間作物的位置特征，提出一種基于機器視覺的分割苗期田間雜草算法[11]。胡波等通過引入像素灰度級和鄰域灰度級構(gòu)成二維直方圖，提出一種雜草彩色圖像分割算法，提高了雜草的識別率[12]。胡盈盈等采集玉米和雜草的光譜信息，篩選出有效特征波段并帶入到貝葉斯判別模型中，進而實現(xiàn)快速準確識別玉米田間雜草[13]。馬兆敏等提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草分割方法，該方法利用Bayes理論獲得顏色空間中非線性最優(yōu)分割曲面，減小了分割誤差[14]。為進一步提高雜草的識別性能，鄧向武等提出基于植物葉片形狀、紋理及分形維數(shù)等多特征融合的雜草識別方法[15-17]。傳統(tǒng)的計算機視覺和圖像處理方法在雜草檢測和分割上取得了較好的效果，但農(nóng)作物和雜草邊界存在一定的模糊性，給精準雜草檢測和分割帶來了挑戰(zhàn)。隨著機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于植物物種分類、植物病蟲害檢測和雜草識別等農(nóng)林鄰域[18-20]。深度學(xué)習(xí)方法利用空間和語義特征可以有效提高雜草識別和檢測的準確性。溫德圣提出基于Faster-RCNN模型的復(fù)雜特征雜草準確分類及定位方法，并與SSD、TOLOv3方法以及VGG16、VGG19、ResNet50、ResNet101這4種卷積模型進行對比，發(fā)現(xiàn)該方法具有更高的雜草識別率[21]。Sa等通過訓(xùn)練密集語義分割模型SegNet實現(xiàn)了無人機多光譜圖像雜草的

準確分割[22]。姜紅花等采用基于Mask R-CNN的雜草檢測方法提高了田間復(fù)雜環(huán)境下雜草的分割精度，并利用該方法設(shè)計農(nóng)藥變量噴灑裝置實現(xiàn)了農(nóng)藥的精準噴灑[23]。孫俊等通過融合近紅外與可見光圖像構(gòu)建多通道輸入并采用深度可分離卷積的方法，減少了環(huán)境對分割效果的影響，并提高了分割精度[24]。Khoshboresh-Masouleh等開發(fā)出一種輕量級的、端到端可訓(xùn)練的無人機多光譜影像分割方法，實現(xiàn)了甜菜田間雜草的準確分割[25]。Su等提出一種基于隨機圖像裁剪和修補（RICAP）方法的新型數(shù)據(jù)增強框架，該框架能夠有效地用于語義分割任務(wù)的數(shù)據(jù)增強，可以解決作物和雜草分類過程中過度擬合的問題[26]。Zhang等提出一種結(jié)合改進Grabcut算法、自適應(yīng)模糊動態(tài)k-means算法和稀疏表示分類（SRC）的雜草物種識別方法，該方法不需要人工交互，能自動分割背景并有效識別雜草種類[27]。本研究對語義分割模型PANet進行改進，并將其應(yīng)用于無人機多光譜影像的雜草分割。利用無人機搭載多光譜傳感器在使用不同除草劑用量的田地上采集數(shù)據(jù)，其中包括只有雜草、只有作物和作物雜草混合3種類型的數(shù)據(jù)集。通過提取歸一化植被指數(shù)作為地面實況，利用不同輸入通道組合訓(xùn)練3種模型，發(fā)現(xiàn)該方法可以有效提高雜草-作物多光譜圖像的分割效果。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)采集與處理

本研究采用2017年瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)采集的甜菜和雜草圖像作為數(shù)據(jù)集[22]，該數(shù)據(jù)集是在蘇黎世的農(nóng)場使用無人機搭載多光譜相機實地高空俯視平行拍攝試驗區(qū)域的圖像，無人機選用DJI Mavic型號搭載SequoIa MultiSpectral四通道多光譜傳感器。試驗區(qū)域為40 m×40 m作物-雜草試驗田。將不同劑量的除草劑用于試驗區(qū)域，將試驗區(qū)劃分為3個部分：默認劑量最大區(qū)域只包含作物，中等劑量區(qū)域作物雜草混合生長，還有一片區(qū)域只有雜草。由于植物的邊界很難區(qū)分，需要某些領(lǐng)域的專業(yè)知識，所以作物-雜草圖像的手動標注極具難度。本數(shù)據(jù)集在植物專家指導(dǎo)下標注了132張作物、243張雜草、90張作物-雜草多光譜圖像，包含近紅外波段（790 nm）、紅色波段（660 nm）和NDVI圖像（圖2、表1）。其中，NDVI圖像來自對應(yīng)的近紅外和紅色通道圖像。NDVI計算公式為，植被指數(shù)NDVI能夠清楚地反映土壤和植物之間的差異。數(shù)據(jù)集中所有圖像大小均為640像素×640像素。本研究在訓(xùn)練模型時采用以下方法擴充訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集。第一，隨機裁剪。將輸入的圖像隨機裁剪掉相同的部分。第二，銳化增強算法。去除一些細小的干擾細節(jié)和圖像噪聲，比一般直接使用卷積銳化算子得到的圖像更可靠。第三，隨機翻轉(zhuǎn)。將圖像在豎直、水平方向翻轉(zhuǎn)。第四，隨機噪聲。在圖像中隨機加入少量的噪聲。該方法對防止過擬合較有效，會讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能擬合輸入圖像的所有特征。第五，調(diào)整圖像對比度與亮度。數(shù)據(jù)增強示例見圖3。D59F83FD-BB1A-4987-968D-15A933D7EE84

1.2 研究方法

本研究提出一種改進語義分割PANet模型的無人機多光譜影像雜草分割方法。將原始主干網(wǎng)絡(luò)深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet替換為密集卷積網(wǎng)絡(luò)DenseNet，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量，提高特征利用效率。PANet將注意力機制和空間金字塔結(jié)構(gòu)相結(jié)合，以實現(xiàn)提取準確而密集的特征并獲取像素標簽的功能。具體而言，PANet引入一個特征金字塔注意力模塊（Feature Pyramid Attention module），在高層的輸出上施加空間金字塔注意力結(jié)構(gòu)，并結(jié)合全局池化策略來學(xué)習(xí)更好的特征表征。此外，利用每個解碼器層中的全局注意力上采樣模塊（Global Attention Upsample module）得到的全局上下文特征信息，作為低級別特征的指導(dǎo)，以此來篩選不同類別的定位細節(jié)。提高整個模型對特征圖空間信息的利用能力，從而提高圖像分割精度（圖4）。

1.2.1 密集卷積網(wǎng)絡(luò)DenseNet-121 本研究對PANet語義分割模型進行修改，把殘差網(wǎng)絡(luò) ResNet-101替換為DenseNet-121作為主干網(wǎng)絡(luò)。

DenseNet-121網(wǎng)絡(luò)與ResNet101網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對比見表2。DenseNet-121結(jié)構(gòu)有121層網(wǎng)絡(luò)，每層之間密集相連，相比ResNet-101網(wǎng)絡(luò)前者每層學(xué)習(xí)得到的特征圖會作為輸入傳給后面所有層，這樣可以減少大部分計算量和參數(shù)量并提高網(wǎng)絡(luò)的效率。同時，該方法還使用復(fù)雜度低的淺層特征，能夠更好地解決樣本較少時容易產(chǎn)生過擬合的問題。

1.2.2 特征金字塔注意模塊FPA 特征金字塔注意（FPA）模塊通過實現(xiàn)類似特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的“U”形結(jié)構(gòu)，融合3種金字塔尺度下的特征（圖5）。為了更好地提取不同尺度下金字塔特征的上下文信息，本研究在金字塔結(jié)構(gòu)中分別使用3×3、5×5、7×7 的卷積核。由于高層次特征圖的分辨率較小，因此使用較大的內(nèi)核并不會帶來太多的計算負擔。金字塔結(jié)構(gòu)逐步集成不同尺度下的特征信息，這樣可以更準確地結(jié)合相鄰尺度的上下文特征。經(jīng)過1×1 卷積后，由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所提取的原始特征通過金字塔注意力特征進行逐像素相乘。此外，還引入全局池化分支來聯(lián)結(jié)輸出的特征，這將進一步提高FPA模塊的性能。利用空間金字塔結(jié)構(gòu)，F(xiàn)PA可以融合不同尺度的全局信息，對高級特征產(chǎn)生更好的像素級注意力。不同于PSPNet和ASPP模塊需要做通道降維，F(xiàn)PA是全局信息與原始特征做逐像素相乘，可以減少大部分計算量。

1.2.3 全局注意力上采樣模塊GAU 本研究采用全局注意力上采樣模塊（GAU）。通過全局池化過程將全局上下文信息作為低層特征的指導(dǎo)，來選擇類別的定位細節(jié)。具體而言，對低層次特征執(zhí)行 3×3 的卷積操作，以減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征圖的通道數(shù)。從高層次特征生成的全局上下文信息依次經(jīng)過1×1卷積、批量歸一化和相關(guān)非線性處理，然后再與低層次特征相乘。最后，高層次特征與加權(quán)后的低層次特征相加并進行逐步上采樣過程。GAU模塊不僅能夠更有效地適應(yīng)不同尺度下的特征映射，還能以簡單的方式為低層次的特征映射提供指導(dǎo)信息（圖6）。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗環(huán)境與模型參數(shù)

本試驗于2021年5月在東北林業(yè)大學(xué)進行。軟件環(huán)境為：Ubuntu 18.04 LTS 64位操作系統(tǒng)，基于Pytorch（1.4.0）開源深度學(xué)習(xí)框架并使用Python（Python 3.8）作為編程語言。硬件環(huán)境：處理器為IntelCore i7-9700k;計算機內(nèi)存為16 GB;GPU型號為NVIDIA GeForce RTX 080Ti，11 GB顯存，使用CUDA Toolkit10.0和CUDN V7.6.5作為網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練加速工具包。模型訓(xùn)練采用動量為0.8的隨機梯度下降算法進行優(yōu)化，初始學(xué)習(xí)率為0.00 權(quán)重衰減為0.00 以3幅圖像為1個批次進行100次完整迭代。使用交叉熵損失函數(shù)，類別損失權(quán)重分別為0.4、1.0、1.4作為類別平衡。由圖7可知，模型的訓(xùn)練損失值和驗證損失值隨迭代次數(shù)增加逐漸降低，沒有出現(xiàn)欠擬合和過擬合以及梯度消失等問題。

2.2 量化評價指標

為了清晰準確地評估模型對雜草分割的效果，本研究使用像素準確率（pixel accuracy，PA）、精確率（precision）、召回率（recall）和F1值作為評價指標。其中：PA表示像素點分類的精度，用圖像中分類正確的像素點數(shù)量與像素點總數(shù)的百分比來表示，該值越大，說明模型效果越好;Precision是指分割出的雜草區(qū)域與實際雜草區(qū)域的符合程度;Recall是指正確分割雜草樣本數(shù)占總樣本數(shù)的百分比;F1值結(jié)合了精確率和召回率，能夠更加全面地反映雜草分割精度，F(xiàn)1值越大精度越好。各量化指標計算公式如下：

Precision=TPTP+FP;（1）

Recall=TPTP+FN;（2）

F1=2×TPN+TP-TN;（3）

PA=TP+TNTP+TN+FP+FN。（4）

式中：TP（true positive）表示真正例;TN（true negative）表示真反例;FN（false negative）表示假反例;FP（false positive）表示假正例;N表示樣本總數(shù)。本研究還使用AUC（area under the ROC curve）作為評價指標，AUC實際上就是ROC曲線下的面積，可以直觀反映分類器的分類效果。

2.3 討論

本研究對比深度學(xué)習(xí)中常見的特征提取網(wǎng)絡(luò)ResNet-18、ResNet-50、ResNet-101與DenseNet-121在測試集上的性能。準確率PA結(jié)果見圖8，可見本研究采用的DenseNet-121特征提取網(wǎng)絡(luò)精度最高，相比其他殘差網(wǎng)絡(luò)準確率都有小幅提升。D59F83FD-BB1A-4987-968D-15A933D7EE84

由圖9可知，模型的訓(xùn)練精度隨迭代次數(shù)增加逐漸提高，對于模型的測試精度存在相同規(guī)律沒有出現(xiàn)欠擬合或過擬合以及梯度消失等問題?？傮w來看，模型的訓(xùn)練精度和測試精度分別達到97.38%、93.41%。

采用改進PANet方法的不同輸入數(shù)據(jù)3個模型的F1值見圖10，其中黃色、綠色和紅色條形圖顯示不同數(shù)量輸入通道的性能指標，紅色條形3通道模型（近紅外+紅色+NDVI）效果比其他2通道好，對作物雜草分類的性能優(yōu)于其他模型。由圖11可知，該分類器分類效果很好。

使用效果最好的三通道模型對無人機多光譜田間圖像進行預(yù)測，得到雜草圖像分割結(jié)果（圖12）。其中每行代表1個圖像示例，前3列為3通道輸入，第四列為標注的地面真值，第五列為分割結(jié)果。由圖12可知，本研究提出的模型能夠較好地分割雜草和作物，無明顯誤分和漏報現(xiàn)象。但仍可以看到極少數(shù)一些邊界區(qū)域有混合的情況，如圖12中分割結(jié)果第四行。這通常出現(xiàn)在農(nóng)作物和雜草彼此包圍的時候，說明網(wǎng)絡(luò)不僅可以捕獲低層次的特征，如邊緣或強度，還可以捕獲物體的形狀和紋理。因此，復(fù)雜背景下對多目標區(qū)域的分割仍需進一步改進。

采用相同的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練DeepLab模型和SegNet模型與本研究方法進行對比，對比結(jié)果見圖13，可見本研究方法PANet的F1值比DeepLab和SegNet高。由圖14可知，其他2種網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果識別不完整、像元出現(xiàn)破碎形狀、有椒鹽現(xiàn)象產(chǎn)生。

3 結(jié)論

本研究采用改進的深度語義分割網(wǎng)絡(luò)PANet、多光譜圖像的光譜值特征和植被指數(shù)，對田間農(nóng)作物雜草分割進行研究。發(fā)現(xiàn)近紅外波段+紅色波段+NDVI組合的模型分割效果最好，訓(xùn)練精度為97.38%，測試精度為93.41%。經(jīng)過3種模型比較，發(fā)現(xiàn)植被指數(shù)可以對田間農(nóng)作物多光譜圖像雜草分割起到促進作用。利用多光譜圖像技術(shù)和改進后PANet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在自然環(huán)境下實現(xiàn)田間農(nóng)作物雜草的高精度分割。雖然本研究訓(xùn)練了大量作物和雜草圖像的模型，但自然界存在不同類型的雜草和作物模型尚未訓(xùn)練。下一步將構(gòu)建作物、雜草更豐富的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)自然環(huán)境下雜草的智能準確識別，進而為田間作物雜草侵害程度研究提供技術(shù)支持。

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