基于RGB与多光谱图像的农田语义分割技术研究及应用

随着智慧农业的发展，精准监测农田环境与作物生长状态成为关键需求。传统遥感技术受限于光谱分辨率与成像条件，难以满足精细化管理要求。本文以无人机搭载中达瑞和S810多光谱相机为技术载体，结合深度学习算法，提出单模态与多模态融合的农田语义分割方法。通过构建专用数据集与创新网络架构，显著提升了复杂场景下的分割精度与环境适应性，为精准农业提供了高效解决方案。

一、研究背景与技术挑战

农业生产的数字化监测依赖高精度的农田分割技术。传统基于阈值、边缘检测的图像分割方法在面对高分辨率无人机影像时，存在边界模糊、地物混淆等问题。尽管深度学习方法（如FCN、U-Net）推动了语义分割的进步，但单一RGB模态在光照不足、作物多样性等场景下仍面临鲁棒性不足的瓶颈。此外，多光谱数据虽能提供更丰富的植被特征，但其与RGB数据的异质性导致融合困难，需创新算法突破。

二、核心技术与方法创新

1. 数据采集与设备优势

中达瑞和S810多光谱相机通过集成可见光（RGB）与近红外（NIR）、红边（RE）等波段，实现多维度特征提取。其关键技术参数包括：

• 7条光谱通道+1条RGB彩色通道，覆盖400-1000nm关键光谱范围；

• 轻量化设计：整机重量<1kg，适配无人机长时间作业；

• 抗干扰能力：归一化植被指数（NDVI）等衍生数据可消除光照强度影响，提升阴天环境下的分割稳定性。

2. 单模态分割网络（DGFNet）

针对RGB图像，提出解耦主体-边界特征模块与全局注意力机制：

• 解耦模块：通过空洞卷积金字塔提取多尺度特征，辅助监督边界损失函数优化轮廓细节；

• 全局注意力模块：利用重复十字交叉注意力与高效通道注意力，增强上下文信息关联，解决不规则田块的分割断裂问题。
  实验表明，DGFNet在自建数据集上的边界IoU达到89.3%，较传统U-Net提升14.2%。

3. 多模态融合网络（SANet）

结合RGB与多光谱数据，设计轻量级编解码网络：

• 空谱特征注意力模块（SSFAM）：建模光谱-空间联合关系，动态增强作物区域特征；

• 自适应融合模块（MAFM）：根据作物反射率差异，动态调整多模态特征权重，缓解光谱与纹理信息的冲突。
  在江苏水稻种植区的测试中，SANet分割精度达92.6%，且推理速度较主流模型快30%。

三、应用验证与效果分析

1. 精准农田边界划分

S810采集的多光谱数据通过DGFNet处理，成功划分水田与旱地边界，F1值达89.3%。对比可见光图像，多光谱数据对积水区域的识别准确率提升26.4%。

2. 作物分类与病害检测

融合NDVI与RGB特征后，模型对水稻/小麦的分类准确率达94.7%。在早期稻瘟病检测中，多光谱数据较可见光提前5天发现病灶，病斑面积提取误差<3.2%。

3. 环境适应性测试

模拟阴天（光照<5000lux）与强光反射场景，多模态模型的IoU指标较单模态提升18.7%，验证了多光谱数据的稳定性优势。

四、技术展望与局限性

当前方法在作物类型单一、光照均匀的场景中表现优异，但在以下方面仍需改进：

1. 多光谱波段扩展：增加高光谱通道可进一步提升细分作物的能力；

2. 实时性优化：轻量化模型部署于边缘计算设备，实现亩级农田的秒级分割；

3. 跨域适应：构建全国性作物光谱数据库，提升模型在不同地域的泛化能力。

五、结论

本研究通过中达瑞和S810多光谱相机与深度学习算法的结合，突破了传统农田分割的精度与鲁棒性瓶颈。实验证明，多模态数据能有效补充RGB信息的不足，而创新网络架构则充分挖掘了光谱-空间特征的协同价值。未来，随着硬件性能提升与算法迭代，该技术有望成为智慧农业的标配工具，推动农业生产向精准化、智能化迈进。