橡胶树是主要的热带经济作物，其生长状态直接瓜葛到自然橡胶的产量与品质。支解技能对于在辨认单株橡胶树并提取其布局参数具备主要意义，有助在提高橡胶林的治理效率及功课智能化程度。

无人机航拍的橡胶林冠层影像。受访者 供图

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然而，当前橡胶树点云支解历程中存于必然挑战。一是橡胶树枝叶布局高度堆叠，枝条交错、叶片遮挡严峻，致使点云形态恍惚，使传统支解模子难以正确辨认单株界限，易呈现误分或者漏分征象；二是林地配景滋扰繁杂，存于年夜量近似植物、杂草、落叶等非方针对于象，轻易被模子误判为橡胶树本体；三是橡胶树个别间尺寸差异显著，林区中既有幼苗也有高峻成树，树体高度及冠幅差异较年夜，单一标准支解要领难以顺应。

橡胶林。受访者 供图

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为此，中南林业科技年夜学传授周国雄与中国热带农业科学院橡胶研究所研究员王祥军科研团队，结合提出了一种名为RsegNet的新模子，可有用支解橡胶树点云。7月16日，该结果于线发表在Plant Phenomics上。

据先容，研究团队构建了一个涵盖多种生长状况及树木形态的邃密标注橡胶树点云数据集，为橡胶林年夜规模智能治理与精准监测提供参考。团队提出的新模子于自建数据集上取患了92.6%的正确率、76.0%的平均交并比以和86.1%的F分数。

研究团队利用无人机收罗橡胶树点云数据。受访者 供图

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该新模子集成为了三个立异点，起首引入余弦特性提取收集，经由过程双向余弦相似度及动态稀少节制，自顺应地强化枝叶交叠区域的标的目的特性；其次构建双通道聚类模块，联合几何空间的广度优先搜刮与高维语义特性的聚类，有用按捺杂草、地表等配景滋扰，使单株支解更精准；末了提出动态聚类优化算法，将蝙蝠算法与粒子群优化集成，及时调解聚类带宽，帮忙模子跳出局部最优并强化对于巨细差异树体和恍惚界限的支解能力。这显著晋升了模子于繁杂场景下的支解机能。

三木SEO-此外，模子还有能正确提取橡胶树的高度、冠径及冠体积等要害布局参数，树高估算的决议系数为98%。该要领能有用提取配景繁杂、布局堆叠严峻的橡胶树点云特性，正确辨认形态不法则、枝叶交错的单株橡胶树，对于在界限恍惚、个别慎密漫衍的橡胶树也能有用区别及支解，实现高精度的单株提取与布局参数丈量。

相干论文信息：https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100090

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