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隨著智慧農業的發展，精準監測農田環境與作物生長狀態成為關鍵需求。傳統遙感技術受限于光譜分辨率與成像條件，難以滿足精細化管理要求。本文以無人機搭載中達瑞和S810多光譜相機為技術載體，結合深度學習算法，提出單模態與多模態融合的農田語義分割方法。通過構建專用數據集與創新網絡架構，顯著提升了復雜場景下的分割精度與環境適應性，為精準農業提供了高效解決方案。
一、研究背景與技術挑戰
農業生產的數字化監測依賴高精度的農田分割技術。傳統基于閾值、邊緣檢測的圖像分割方法在面對高分辨率無人機影像時，存在邊界模糊、地物混淆等問題。盡管深度學習方法（如FCN、U-Net）推動了語義分割的進步，但單一RGB模態在光照不足、作物多樣性等場景下仍面臨魯棒性不足的瓶頸。此外，多光譜數據雖能提供更豐富的植被特征，但其與RGB數據的異質性導致融合困難，需創新算法突破。
二、核心技術與方法創新
1. 數據采集與設備優勢
中達瑞和S810多光譜相機通過集成可見光（RGB）與近紅外（NIR）、紅邊（RE）等波段，實現多維度特征提取。其關鍵技術參數包括：
7條光譜通道+1條RGB彩色通道，覆蓋400-1000nm關鍵光譜范圍；
輕量化設計：整機重量<1kg，適配無人機長時間作業；
抗干擾能力：歸一化植被指數（NDVI）等衍生數據可消除光照強度影響，提升陰天環境下的分割穩定性。
2. 單模態分割網絡（DGFNet）
針對RGB圖像，提出解耦主體-邊界特征模塊與全局注意力機制：
解耦模塊：通過空洞卷積金字塔提取多尺度特征，輔助監督邊界損失函數優化輪廓細節；
全局注意力模塊：利用重復十字交叉注意力與高效通道注意力，增強上下文信息關聯，解決不規則田塊的分割斷裂問題。
實驗表明，DGFNet在自建數據集上的邊界IoU達到89.3%，較傳統U-Net提升14.2%。
3. 多模態融合網絡（SANet）
結合RGB與多光譜數據，設計輕量級編解碼網絡：
空譜特征注意力模塊（SSFAM）：建模光譜-空間聯合關系，動態增強作物區域特征；
自適應融合模塊（MAFM）：根據作物反射率差異，動態調整多模態特征權重，緩解光譜與紋理信息的沖突。
在江蘇水稻種植區的測試中，SANet分割精度達92.6%，且推理速度較主流模型快30%。
三、應用驗證與效果分析
1. 精準農田邊界劃分
S810采集的多光譜數據通過DGFNet處理，成功劃分水田與旱地邊界，F1值達89.3%。對比可見光圖像，多光譜數據對積水區域的識別準確率提升26.4%。
2. 作物分類與病害檢測
融合NDVI與RGB特征后，模型對水稻/小麥的分類準確率達94.7%。在早期稻瘟病檢測中，多光譜數據較可見光提前5天發現病灶，病斑面積提取誤差<3.2%。
3. 環境適應性測試
模擬陰天（光照<5000lux）與強光反射場景，多模態模型的IoU指標較單模態提升18.7%，驗證了多光譜數據的穩定性優勢。
四、技術展望與局限性
當前方法在作物類型單一、光照均勻的場景中表現優異，但在以下方面仍需改進：
多光譜波段擴展：增加高光譜通道可進一步提升細分作物的能力；
實時性優化：輕量化模型部署于邊緣計算設備，實現畝級農田的秒級分割；
跨域適應：構建全國性作物光譜數據庫，提升模型在不同地域的泛化能力。
五、結論
本研究通過中達瑞和S810多光譜相機與深度學習算法的結合，突破了傳統農田分割的精度與魯棒性瓶頸。實驗證明，多模態數據能有效補充RGB信息的不足，而創新網絡架構則充分挖掘了光譜-空間特征的協同價值。未來，隨著硬件性能提升與算法迭代，該技術有望成為智慧農業的標配工具，推動農業生產向精準化、智能化邁進。