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针对番茄叶片型病害在早晚期具有类内差异大、类间差异小的特点,常规神经网络对此类病害的分类效果不佳的问题,提出了基于Res2Net和双线性注意力的番茄病害时期识别方法,通过多尺度特征和注意力机制,提高网络的细粒度表征能力。首先,提出EFCA通道注意力模块,在不降维的基础上,使用二维离散余弦变换代替全局平均池化,以减少常规通道注意力获取时的信息丢失。其次,在外积之后加入最大池化和concat操作,避免双线性融合后因维度过高导致的特征冗余。在7种不同种类和14种不同程度病害番茄叶面型病害数据集实验中,本文方法分类准确度分别为98.66%和86.89%。 相似文献
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利用2006—2020年MODIS NDVI数据和2010年及2015年的国内生产总值(GDP)、人口(POP)、土地覆盖(Land Cover)空间分布数据,分析了安徽省NDVI的时空变化规律及人类活动对NDVI空间变异的影响。结果表明：2006—2020年安徽省NDVI在0.535~0.568之间波动,总体呈改善趋势,累积增长率为6.23%;季节上年增长率由大到小依次为秋季(0.0042a-1)、冬季(0.0036a-1)、夏季(0.0031a-1)和春季(0.0029a-1)。15年来,安徽省NDVI明显改善和轻微改善的区域面积占全省NDVI面积的69.17%,改善区域主要分布在长江以南地区;季节上,春季和冬季对NDVI改善的贡献最大。安徽省NDVI呈现持续性改善的区域占42.36%,呈现持续性退化的区域占17.23%,退化区域主要分布在省会城市及其周边经济发展较快城市。2010年GDP、POP、Land Cover对NDVI的空间变异分布解释力均在27%以上,2015年解释力均在15%以上,可见,GDP、POP、Land Cover对NDVI的空间分布均存在显著的影响。安徽省2006—2020年NDVI在时间和空间上均呈不断改善趋势,表明安徽省的绿色发展正在稳步推进。 相似文献
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