国内刊号:23-1388/S
国际刊号:1006-8023
发布日期:
作者:赵亚凤,刘晓璐,王冬冬,王孟雪,宋文华,胡峻峰
单位:;东北林业大学 计算机与控制工程学院,哈尔滨 150040;
关键词:根系表型,微根管,图像分割,参数测量,U-Net
基金:国家自然科学基金项目(32371864)
为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)和高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),增大感受野,提升模型捕捉根系细节特征的能力,获取精确的根系分割图像。结果表明,改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%,相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比,根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9,Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7,可以实现根系长度和面积的准确测量。
来源:2024年第4期
《森林工程》期刊编辑部