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基于无人机遥感和深度学习的葡萄卷叶病感染程度诊断方法

刘易雪宋育阳崔萍房玉林苏宝峰

智慧农业（中英文）2023，Vol.5Issue(3)：49-61,13.

智慧农业（中英文）2023，Vol.5Issue(3)：49-61,13.DOI:10.12133/j.smartag.SA202308013

基于无人机遥感和深度学习的葡萄卷叶病感染程度诊断方法

Diagnosis of Grapevine Leafroll Disease Severity Infection via UAV Remote Sensing and Deep Learning

刘易雪 ¹宋育阳 ²崔萍 ³房玉林 ²苏宝峰¹

作者信息

1. 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌 712100,中国||农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌 712100,中国||陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌 712100,中国
2. 西北农林科技大学葡萄酒学院,陕西杨凌 712100,中国
3. 宁夏贺兰山东麓葡萄产业园区管理委员会,宁夏银川,750002,中国
折叠

摘要

关键词

无人机遥感/深度学习/生成对抗网络/Swin Transformer/酿酒葡萄卷叶病/数据增强/注意力机制

Key words

UAV remote sensing/deep learning/generate adversarial networks/Swin Transformer/leafroll disease of wine grape/data augmentation/attention mechanism

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

刘易雪,宋育阳,崔萍,房玉林,苏宝峰..基于无人机遥感和深度学习的葡萄卷叶病感染程度诊断方法[J].智慧农业（中英文）,2023,5(3):49-61,13.

基金项目

宁夏回族自治区重点研发计划项目(2021BEF02017)The Key R&D projects of Ningxia Hui Autonomous Region(2021BEF2017) （2021BEF02017）

智慧农业（中英文）

OACSCD

ISSN：2096-8094

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