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基于语义分割的大豆冠层覆盖度信息提取方法研究.pdf

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    摘要

    大豆是全球重要的粮油饲兼用作物与工业原料，其冠层结构具有高度遗传相关性

    并决定着植株对养分光照的竞争能力，从而大豆影响长势与产量。因此，试验田场景

    下的冠层覆盖度高通量准确提取是智能评价大豆品种优势的重要前提。随着深度学习

    的发展，语义分割方法有助于实现大豆冠层覆盖度端到端的提取，然而，针对育种试

    验田环境的特殊性，尚存一些关键技术亟待突破。首先，育种阶段作物遵循统一的栽

    培标准，相同品种大豆冠层具有近似的遗传表达，这些独有的先验信息尚未在冠层提

    取时被充分发掘与利用。其次，育种基因型多样，长势稀

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