JIA｜扬州大学智慧农业研究院孙成明教授课题组基于改进卷积特征的小麦全生育期生物量估测研究

该研究由扬州大学智慧农业研究院孙成明教授课题组完成，旨在解决传统小麦生物量估算方法费时费力、破坏性大的问题。研究提出了一种利用低成本无人机获取高分辨率图像，结合遥感指数、结构特征和深度学习算法ResNet50提取的卷积特征，构建小麦全生育期生物量估算模型(AUR-50)的方法。实验结果表明，该方法显著提高了建模精度和稳定性，为小麦生长监测和产量预测提供了有效工具。