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河南农业大学李婷、束美艳、岳继博,河南大学林英豪等 | RCTUnet:一种用于作物-残茬-土壤图像分割与秸秆覆盖度提取的深度学习模型

  • 2026-09-07 03:42:05
河南农业大学李婷、束美艳、岳继博,河南大学林英豪等 | RCTUnet:一种用于作物-残茬-土壤图像分割与秸秆覆盖度提取的深度学习模型

内容介绍
中文摘要
作物残茬覆盖度（crop residue cover, CRC）的准确量化对监测与评价保护性耕作至关重要，但面临图像分割难题。破碎残茬与土壤间细微的视觉差异，叠加田间图像中光照和阴影的变化干扰，常导致分割效果不佳。为突破上述局限，本研究提出了RCTUnet--一种专为作物-残茬-土壤稳健分割与精准CRC估算设计的新型深度学习架构。RCTUnet架构深度融合了三个关键模块：（1）ResNet50骨干网络用于深度多尺度特征提取；（2）卷积注意力模块（CBAM）实现通道和空间维度的显著残茬特征自适应聚焦；（3）基于transformer的全局上下文融合模块建模长距离空间依赖性，这对理解异质残茬分布模式至关重要。本研究在1220幅包含四种典型轮作模式的田间图像数据集上评估了RCTUnet模型。实验结果表明，相较传统模型（包括Unet、Unet++、DeepLabV3、SegNet和FCN）：（1）RCTUnet的作物-残茬-土壤分割精度优越性显著，整体准度分别提升3.24%、3.42%、4.88%、8.28%和6.05%；（2）RCTUnet在残茬-土壤分割性能上表现更优，残茬召回率分别提高7.67%、7.37%、14.09%、27.05%和16.91%；（3）RCTUnet显示出最强的CRC估算能力，均方根误差（RMSE）为4.875，较Unet（RMSE=8.941）提高了45.5%。这些结果验证了本研究提出的融合深度层次特征、双域注意力和全局上下文建模的混合架构的有效性。RCTUnet为自动化CRC评估提供了一种稳健可靠的工具，有助于提升田间农业监测能力。

作者： 

李婷，刘杨，冯海宽，束美艳，杨浩，付元元，许鑫，林英豪，乔红波，郭伟，马新明，时雷，岳继博

本文引用格式：

Ting LI, Yang LIU, Haikuan FENG, Meiyan SHU, Hao YANG, Yuanyuan FU, Xin XU, Yinghao LIN, Hongbo QIAO, Wei GUO, Xinming MA, Lei SHI, Jibo YUE, 2026. RCTUnet: a deep learning model for crop-residue-soil image segmentation and crop residue cover extraction. Journal of Zhejiang University-SCIENCE B, 27(5):517-536.
https://doi.org/10.1631/jzus.B2500451
本文精要导读：
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