#几何精度

《农业工程学报》2026年第42卷第9期刊载华中师范大学等单位杨子恒、胡琼、吴尚岐、徐保东、蔡志文论文。DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202510247。研究基于多源中、高分辨率遥感数据和深度学习语义分割算法,自动提取农田地块与道路等基础设施的空间分布信息,结合数字高程模型与水旱分布数据,从地块形状、规模、平整度以及道路通达度4个维度建立综合评价体系,以当阳市为研究区域。结果:语义分割模型农田地块与道路面积准确度分别达到0.92和0.79,边界匹配度0.85和0.86;研究区宜机化良好农田面积占比达67.3%,丘陵山区乡镇普遍面临道路通达度不足与地块平整度较差问题。

提出EODFE-HPLULC框架，结合YOLOv12、EfficientNet-B5和深度信念网络实

提出轻量混合架构SpatioFormer，提升复杂环境下农作物病虫害检测的空间感知能力。

提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。

对比无人机RGB与LiDAR传感器在甘蔗田地形测绘中的精度与适用性。

新疆农业大学邱浩等学者在《MDPI Agronomy》发表论文,提出低成本快速构建田间棉花3D点云并评估冠层性状的技术堆栈。针对传统3D数据采集成本高、处理时间长、运营效率低等瓶颈,集成快速重建算法与基于地面控制点(GCP)的尺度恢复机制,能够以低成本和短时间从UAV航拍图像生成真实尺度3D点云。仅使用141张UAV影像和约20分钟重建时间即可高效重建两个5.5m×5.5m棉花小区的高质量尺度精确点云,在重建效率和点云完整性方面均显著优于SfM-MVS和Instant-NGP;研究进一步量化分析收获期冠层高度变异系数、孔隙度分布和冠层体积分数,为精准栽培管理与机械化兼容种植提供数据支持。

改进YOLOv11与RT-DETR集成，实现遥感图像旋转目标检测，提升精度与速度。

近日,广东省农科院党委副书记、院长朱立学带队赴河北省农林科学院开展调研交流,院属相关单位(部门)负责同志及专家参加。在石家庄果树研究所,调研组实地参观所史展厅,考察各类果树试验园区,与副所长杨素苗等围绕果树新品种选育、篱壁式栽培模式、果园宜机化改造、设施装备应用等方面进行深入交流。考察鹿泉大桓渊苹果基地篱壁式栽培模式、有机种植管理、功能酵素应用等创新实践。