信息科学与工程学院郝霞课题组在无人机苹果花量与花期监测方面取得新进展

近日，信息科学与工程学院郝霞课题组在《Computers and Electronics in Agriculture》在线发表了题为“Uncertainty-driven semi-supervised learning for phenology-aware apple flower counting”的最新研究成果。信息科学与工程学院在读硕士研究生王禹为本文第一作者，郝霞副教授、郭旭超副教授为通讯作者，我校园艺科学与工程学院沈向教授、毛云飞副教授参与研究，山东农业大学为第一通讯单位。

苹果花精准计数对果园产量预测和花期管理具有重要意义，传统的人工随机抽样方法不仅耗时费力，还容易因树间差异导致测量误差。为此，该研究针对果园中无人机图像视角苹果花遮挡严重、像素级标注成本高、花期物候阶段易混淆等实际难题，提出了一种面向苹果花计数与物候识别的不确定性驱动双阶段框架，该框架有效提升噪声环境下的泛化能力，提高了模型在复杂农业场景下的鲁棒性，并通过物候阶段区分模块增强不同花期的判别性，为果园花期自动化管理提供了一种高效、低成本的半监督学习方法，具有重要的应用价值。

该研究得到国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金、山东省“青创团队计划”项目、山东省现代农业产业技术体系果品产业创新团队资助。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169925010257

编      辑：万    千 

审      核：贾    波