农业机械学报

作者：杨福增，袁敏鑫，许翔虎，王旺，杨江涛，刘志杰

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：梯田;无人机遥感;语义分割;TransUNet

基金：国家重点研发计划项目（2022YFD2001300、2023YFD1000800）和陕西省重点研发计划项目（2022ZDLNY03-04）

农田作业区域地图准确构建是实现农机路径规划和导航作业的重要前提。黄土高原梯田田块大小各异、形状复杂多变，并且存在部分凹坑、沟坎和诸多危险作业边界，常用的卫星测点等方法难以准确地提取梯田作业区域，本文以无人机梯田遥感图像为数据基础，提出一种基于多尺度特征提取与融合上采样的改进TransUNet模型。在编码器部分，通过引入金字塔压缩注意力模块（Pyramid squeeze attention, PSA），在通道注意力的基础上增强对不同尺度梯田特征提取和融合的能力，并使用残差结构优化Transformer层；在解码器部分，引入Dual up-sample模块将亚像素卷积层与双线性插值上采样两者融合，提升梯田边界分割精度的同时防止棋盘效应，并在解码器末尾添加通道和空间注意力机制模块（Concurrent spatial and channel squeeze and channel excitation, SCSE），同时对空间和通道维度的信息进行整合增强，有助于图像细节特征逐步恢复。实验结果表明，改进TransUNet模型在直长条形、蜿蜒长条形和不规则形3类典型梯田测试集上平均像素准确率、F1值和平均交并比平均分别达96.0%、96.0%和92.3%，3项指标相较于改进前平均提升1.8个百分点，与代表性的PSPNet、HRNet V2、DeepLab V3+、U-Net模型相比，3项指标平均提升8.3、6.2、5.0、4.2个百分点。在3类单块梯田测试集上，本文模型表现最优，像素交并比平均可达97.0%。本文方法可为黄土高原梯田环境地图构建和丘陵山地农机导航作业提供参考。

来源：2024年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

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