Sh-DeepLabv3+: una red ligera mejorada de segmentación semántica para la clasificación de la forma de cobertura de paja de maíz
Autores: Wang, Yueyong; Gao, Xuebing; Sun, Yu; Liu, Yuanyuan; Wang, Libin; Liu, Mengqi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Sh-DeepLabv3+: una red ligera mejorada de segmentación semántica para la clasificación de la forma de cobertura de paja de maíz
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Método de detección de retorno de paja
Labranza de conservación
Modelo Sh-DeepLabv3+
Provincia de Jilin
Mobilenetv2
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El retorno de paja es uno de los principales métodos para proteger el suelo negro. La detección eficiente y precisa del retorno de paja es importante para la sostenibilidad de la labranza de conservación. En este estudio, se propone un método rápido de detección de retorno de paja para áreas extensas. Se utilizó un modelo optimizado Sh-DeepLabv3+ basado en el método de detección mencionado anteriormente y en las características del retorno de paja en la provincia de Jilin para clasificar parcelas en diferentes tipos de cobertura de retorno de paja.
Descripción
El retorno de paja es uno de los principales métodos para proteger el suelo negro. La detección eficiente y precisa del retorno de paja es importante para la sostenibilidad de la labranza de conservación. En este estudio, se propone un método rápido de detección de retorno de paja para áreas extensas. Se utilizó un modelo optimizado Sh-DeepLabv3+ basado en el método de detección mencionado anteriormente y en las características del retorno de paja en la provincia de Jilin para clasificar parcelas en diferentes tipos de cobertura de retorno de paja.