近日，我校测绘地理信息学院岳涛团队在农业遥感与智能算法交叉研究领域取得重要进展。该团队在计算机农林科学领域国际顶刊《COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE》（SCI一区TOP，2025年影响因子8.9）发表题为“Fine-grained classification of Orah mandarin tree plots in UAV remote sensing images based on GACL-DeepLabV3+”的研究论文。我校测绘地理信息学院为第一完成单位，岳涛为第一作者和唯一通讯作者。
针对广西沃柑产业中因多树龄混种导致的精细化管理难题，以及现有遥感技术在树龄与生长状态细粒度识别上的局限性，该研究利用人工智能技术，提出了一种基于高分辨率无人机影像的轻量级地块分类及边界提取模型。
不同树龄沃柑果树无人机影像图
广西作为全国沃柑主产区，其产业发展对区域乡村振兴至关重要。然而，随着种植规模的快速扩张，普遍存在的多树龄混种现象导致地块管理碎片化，严重制约了产业的精细化发展。不同树龄的沃柑果树在水肥、病虫害防治等方面需求迥异，而传统人工调查与现有遥感技术均难以实现大规模种植区内对树龄和生长状态的精准、细粒度识别。该研究提出了一种基于高分辨率无人机遥感影像的轻量级地块分类与边界提取模型。该模型创新性地集成了通道感知轻量级空间注意力（CLA）、门控轴向空间注意力（GASA）及基于GASA构建的门控轴向空间金字塔（GASP）结构，实现沃柑种植地块的精准分割与树龄、生长状态分类，解决地块边界模糊、与其他作物特征相似及幼树裸露区域重叠等问题。该成果为实现差异化的精准水肥管理和病虫害防治提供了关键技术支撑，对于推动广西沃柑产业的智慧化转型与高质量发展具有重要应用价值。
本成果所提方法与其他方法的对比
该研究得到了广西重点研发计划（AB24010057、AB25069093）、广西自然科学基金（2024GXNSFAA010341）及广西空间信息与测绘重点实验室基金（21-238-21-21、21-238-21-29）的共同资助。
（一审：陈赟；二审：李永伟；三审：李景文）
