【摘 要】
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植株数是监测作物生长状况和质量的重要田间表型性状。为建立高效的苎麻植株数监测技术，针对现有作物植株遥感计数研究中存在的训练样本数据少、作物品种少的问题，研究利用154份苎麻种质资源，结合数据增强方法和2种目标检测算法，探讨在植株生长稠密的情况下，利用小样本数据检测田间苎麻植株数量的准确性。结果表明，借助数据增强方法扩充样本数据后，YOLOv5（You Only Look Once）和Faster-
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（2018YFD0201106）； 财政部和农业农村部：国家麻类产业技术体系资助（CARS-16-E11）； 国家自然科学基金（31471543）； 湖南省自然科学基金（2021JJ60011）；
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植株数是监测作物生长状况和质量的重要田间表型性状。为建立高效的苎麻植株数监测技术，针对现有作物植株遥感计数研究中存在的训练样本数据少、作物品种少的问题，研究利用154份苎麻种质资源，结合数据增强方法和2种目标检测算法，探讨在植株生长稠密的情况下，利用小样本数据检测田间苎麻植株数量的准确性。结果表明，借助数据增强方法扩充样本数据后，YOLOv5（You Only Look Once）和Faster-RCNN （Faster region-based convolutional neural network）都能很好地实现植株检测和计数，YOLOv5在小目标、小样本数据中更具优势（R~2=0.728,RMSE=10.881）。数据增强后，模型识别准确率平均提高了6.606%。当地面采样距离为0.125 cm/像素时，可以取得较好的性能。基于作物植株的目标检测具有局限性，监测田间作物最大障碍之一是开发在各种条件下（品种、生长阶段等）都具有鲁棒性的田间作物监测方法。研究认为，借助无人机遥感图像获取作物植株数的方法可以取代传统的计数方法，并且在数据量较少的稠密样本试验中前景可观。
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