Мониторинг заражения грызунами пастбищ на основе плотных остаточных сетей и дистанционного зондирования беспилотными летательными аппаратами

Для мониторинга поражения пастбищ грызунами разработана система сбора гиперспектральных изображений с низковысотного беспилотного летательного аппарата. Модель плотной трехмерной сверточной сети (3D-DenseNet) улучшена за счет использования остаточной структуры и асимметричной свертки, а также предложена модель 3D-глубокой плотной остаточной сети (3D-DDRNet), которая использована для классификации информации о мониторинге луговых грызунов. Общая точность классификации модели 3D-DDRNet составляет 96.68 %, размер модели 6.12 МБ. Точность модели улучшена на 1.46%, размер уменьшен на 15.5 % по сравнению с 3D-DenseNet. 

1. T. Akiyama, K. Kawamura, Grassl. Sci., 53, No. 1, 1 (2007).

2. X. Lyu, X. Li, J. Gong, H. Wang, D. Dang, H. Dou, S. Li, S. Liu, Sustainability (Basel, Switzerland), 12, No. 9, 3682 (2020).

3. X. Lyu, X. Li, D. Dang, H. Dou, X. Xuan, S. Liu, M. Li, J. Gong, Ecol. Indic., 114, 106310 (2020).

4. W. Q. Zhong, Q. Q. Zhou, C. L. Sun, Acta Theriolog. Sinica, 5, No. 4, 241 (1985).

5. D. Sun, J. H. Zheng, T. Ma, J. J. Chen, X. Li, Int. Arch. Photogram., Remote Sens. Spatial Information Sci., XLII-3, 1575 (2018).

6. L. Kang, X. Han, Z. Zhang, O. J. Sun, Phil. Trans. R. Soc. B, 362, No. 1482, 997 (2007).

7. J. Jacob, C. Imholt, C. Caminero-Saldaña, G. Couval, P. Giraudoux, S. Herrero-Cófreces, G. Horváth, J. J. Luque-Larena, E. Tkadlec, E. Wymenga, J. Pest Sci., 93, No. 2, 703 (2020).

8. Y. Wang, Z. Ren, P. Ma, Z. Wang, D. Niu, H. Fu, J. J. Elser, Sci. Total Environ., 722, 137910 (2020).

9. D. Mao, Z. Wang, B. Wu, Y. Zeng, L. Luo, B. Zhang, Land Degrad. Dev., 29, No. 11, 3841 (2018).

10. H. Yang, J. Du, Optik, 247, 167877 (2021).

11. D. Holiaka, H. Kato, V. Yoschenko, Y. Onda, Y. Igarashi, K. Nanba, P. Diachuk, M. Holiaka, R. Zadorozhniuk, V. Kashparov, I. Chyzhevskyi, J. Environ. Manage., 295, 113319 (2021).

12. L. N. Habibi, T. Watanabe, T. Matsui, T. S. T. Tanaka, Remote Sens. (Basel, Switzerland), 13, No. 13, 2548 (2021).

13. A. Gebrehiwot, L. Hashemi-Beni, G. Thompson, P. Kordjamshidi, T. E. Langan, Sensors (Basel, Switzerland), 19, No. 7, 1486 (2019).

14. J. Wan, D. Jian, D. Yu, J. Phys. Conf. Ser., 1952, No. 2, 22061 (2021).

15. Y. Chen, Z. Lin, X. Zhao, G. Wang, Y. Gu, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., 7, No. 6, 2094 (2014).

16. J. S. Barrera, A. Echavarría, C. Madrigal, J. Herrera-Ramirez, J. Phys. Conf. Ser., 1547, No. 1, 12014 (2020).

17. W. Qi, X. Zhang, IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., 502, No. 1, 12015 (2020).

18. Z. Xue, X. Yu, B. Liu, X. Tan, X. Wei, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., 14, 3566 (2021).

19. Z. Zhong, J. Li, L. Ma, H. Jiang, H. Zhao, IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 1824 (2017).

20. C. Zhang, G. Li, S. Du, W. Tan, F. Gao, J. Appl. Remote Sens., 13, No. 1, 1 (2019).

21. X. X. Xie, X. W. Nan, Y. X. Li, F. Li, B. H. Liu, S. Q. Wu, H. X. Wang, Chin. J. Vector Biology and Control, 31, No. 5, 602 (2020).

22. W. Pi, J. Du, H. Liu, X. Zhu, J. Appl. Spectrosc., 87, No. 2, 309 (2020).

23. G. Huang, Z. Liu, L. V. D. Maaten, K. Q. Weinberger, IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2261 (2017).

24. X. Ding, Y. Guo, G. Ding, J. Han, IEEE/CVF Int. Conf. Computer Vision (ICCV), 1911 (2019).

25. K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770 (2016).

26. S. F. Sawyer, J. Man. Manip. Ther., 17, No. 2, 27E (2009).

27. J. Yue, W. Zhao, S. Mao, H. Liu, Remote Sens. Lett., 6, No. 6, 468 (2015).

28. W. Pi, J. Du, Y. Bi, X. Gao, X. Zhu, Ecol. Inform., 62, 101278 (2021).