时间：2026-01-23 分类：发表攻略
内蒙古工业大学信息工程学院李少波团队在《计算机工程与应用》发表论文《草类植物无人机遥感图像中深度学习应用综述》。该论文聚焦草类植物入侵危害农作物生产、致敏花粉影响人体健康等问题，提出将深度学习与无人机遥感技术结合，高效识别检测草类植物，为植物入侵预防、过敏原监测及农业生产管理提供技术支撑，同时解决了遥感图像分辨率低、背景复杂等问题，破解草类植物识别难的应用困境。
草类植物引发的生态与健康问题日益凸显，传统遥感技术难以满足大规模、高精度的监测需求。而无人机遥感凭借高分辨率、低成本、高灵活性的优势，成为获取草类植物图像的重要手段，深度学习则凭借强大的特征提取能力，弥补了传统图像处理方法的不足，二者的融合为草类植物监测开辟了新路径。
研究团队通过文献检索分析发现，2019年后深度学习在草类植物研究中的应用快速增长，其中RGB图像和多光谱图像相关研究最为集中。论文详细梳理了无人机遥感技术的应用，重点介绍了可见光RGB传感器和多光谱传感器的特性与优势，前者在农业监测中应用广泛，能精准捕捉作物色彩信息，后者可获取多波段光谱数据，揭示植物生理状态与生长环境。
在技术方法方面，团队总结了适用于草类植物识别、检测、分割、分类的主流深度学习模型，包括CNN、YOLO系列、R-CNN系列、U-Net等，不同模型针对不同应用场景各有优势。同时，论文整理了多种草类植物数据集，分析了现有数据集在规模、多样性、标注方式上的特点与不足。
研究还指出当前领域面临的四大挑战：标注数据不足、模型训练需大量计算资源、环境适应性有待提升、多波段信息融合难度大。对此，团队展望未来将聚焦多源数据融合、轻量级模型开发、环境自适应技术等方向，进一步推动技术落地，为精准农业、生态保护提供更高效的解决方案。该综述为相关领域研究提供了全面参考，助力深度学习与无人机遥感技术在草类植物监测中的深度应用。
