Este trabajo representa un nuevo intento de utilizar fotografía aérea con drones para detectar el cultivo ilegal de adormidera. La clave de esta tarea es la segmentación precisa de la planta de adormidera en la imagen capturada. Para lograr una máscara de segmentación cercana a datos reales, es necesario extraer áreas objetivo según diferentes características morfológicas de la planta de adormidera y reducir la compleja interferencia ambiental. Basándose en imágenes RGB, las plantas de adormidera, las malas hierbas y las regiones de fondo se separan individualmente. En primer lugar, se mejoran las características de píxeles de la planta de adormidera utilizando un enfoque de estrategia híbrida para aumentar las muestras demasiado pequeñas. En segundo lugar, se mejora la red en forma de U que incorpora el mecanismo de autoatención para segmentar el conjunto de datos mejorado. En este proceso, el módulo de autoatención de varias cabezas se mejora utilizando la codificación de posición relativa para tratar las características morfológicas especiales entre el tallo y la fruta de la adormidera. Los resultados indicaron que el método propuesto puede segmentar con precisión la planta de adormidera.