基于无人机影像与深度学习的玉米拔节期土壤水分预测

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摘 要：为实现拔节期玉米土壤水分的有效估测，基于无人机（UAV）多光谱数据构建了三分支深度学习回归模型LN_Net。通过灰度板校正、图像裁剪与配准等预处理手段，对可见光与多光谱波段进行融合，构建了具有8个通道的复合图像数据集。并借鉴RepViT模型轻量化的思路，设计了多分支特征提取与融合结构，在可见光和红边、近红外波段独立提取光谱信息，并通过多层感知机（MLP）进行特征整合。（剩余220字）

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