CN116168301B - 一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法 - Google Patents

一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法，包括：获取农田遥感图像；根据嵌套编码器网络得到特征图像；将所述特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。基于嵌套UNet网络的农田遥感图像施肥均匀性栅格检测方法凭借深度学习技术，具有从遥感影像中有效提取有用信息的能力，克服了传统影像分析方法的局限性；本发明可以以百分数的栅格形式给出所测试农田遥感图像的施肥均匀性分布。

Description

一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
背景技术
遥感是指通过远离地球表面的传感设备获取有关地球表面和大气的信息。遥感技术已广泛应用于环境监测、资源管理和城市规划等各个领域。近年来，随着遥感技术的发展和遥感仪器的进步，遥感图像已成为对地观测的宝贵数据来源。近年来，遥感图像在农业领域的应用受到越来越多的关注，尤其是在农田管理领域。施肥是农田管理的重要环节，均匀施肥对于保证农作物健康生长，提高农产品产量和品质至关重要。然而，传统的施肥方式往往面临施肥过度、分配不均等挑战，导致土壤退化和资源浪费。利用遥感图像检测农田区域施肥均匀度已成为提高农田管理效率和效果的重要手段。利用遥感图像检测农田施肥均匀度的意义在于能够对施肥状况进行全面、客观的评价。遥感图像可以提供大量的地表信息，如植被覆盖度、土壤水分、养分含量等，可以在一定程度上反映农田的施肥状况。利用遥感图像检测施肥均匀度，也有助于降低传统田间调查的劳动强度和成本，为农田管理决策提供及时、准确的信息。
然而，由于遥感图像中包含的信息复杂且多维，因此通过分析遥感图像来检测施肥的均匀性是一项具有挑战性的任务。传统的图像分析方法，如人工解译和统计分析，在准确有效地从遥感图像中提取有用信息方面存在局限性。
发明内容
本发明的目的在于克服上述一种或多种现有的技术问题，提供一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法，包括：
获取农田遥感图像；
根据嵌套编码器网络得到特征图像；
将所述特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
根据本发明的一个方面，所述嵌套编码器网络包含五个微型编码器模块和一个栅格检测模块，将所述农田遥感图像依次输入五个微型编码器模块，其中公式为，
Figure SMS_1
；
Figure SMS_2
；
Figure SMS_3
；
Figure SMS_4
；
Figure SMS_5
；
其中，
Figure SMS_6
表示通过第一个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_7
表示通过第二个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_8
表示通过第三个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_9
表示通过第四个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_10
表示通过第五个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_11
表示农田遥感图像；
Figure SMS_12
表示微型编码器模块。
根据本发明的一个方面，微型编码器模块包括三步下阶梯式处理和三步上阶梯式处理，对所述农田遥感图像进行三步下阶梯式处理，其公式为，
Figure SMS_13
；
Figure SMS_14
；
Figure SMS_15
；
其中，
Figure SMS_16
表示通过第一步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_17
表示通过第二步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_18
表示通过第三步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_19
表示2倍下采样的最大池化操作；
Figure SMS_20
表示卷积、批规范化和线性修正操作。
根据本发明的一个方面，对通过第三步下阶梯式处理后的输出进行三步上阶梯式处理，其中公式为，
Figure SMS_21
；
Figure SMS_22
；
Figure SMS_23
；
其中，
Figure SMS_24
表示2倍上采样的转置卷积；
Figure SMS_25
表示通过第一步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_26
表示通过第二步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_27
表示多个特征之间的通道级别的堆叠操作。
根据本发明的一个方面，所述栅格检测模块包括五个转置卷积，使用栅格检测模块对通过微型编码器模块后的输出进行处理，其公式为，
Figure SMS_28
；
Figure SMS_29
；
Figure SMS_30
；
Figure SMS_31
；
Figure SMS_32
；
其中，
Figure SMS_33
表示第一个转置卷积；
Figure SMS_34
表示第二个转置卷积；
Figure SMS_35
表示第三个转置卷积；
Figure SMS_36
表示第四个转置卷积；
Figure SMS_37
表示第五个转置卷积；
Figure SMS_38
表示通过第一个转置卷积后的输出；
Figure SMS_39
表示通过第二个转置卷积后的输出；
Figure SMS_40
表示通过第三个转置卷积后的输出；
Figure SMS_41
表示通过第四个转置卷积后的输出；
Figure SMS_42
表示通过第五个转置卷积后的输出。
根据本发明的一个方面，叠加通过转置卷积后的输出并对其进行精细化处理，其公式为，
Figure SMS_43
；
Figure SMS_44
；
其中，
Figure SMS_45
表示通道层面的叠加操作得到的融合特征；
Figure SMS_46
表示精细化后的特征；
对精细化后的特征进行函数计算得到特征图像，其公式为，
Figure SMS_47
；
其中，
Figure SMS_48
表示16倍下采样的平均池化操作；
Figure SMS_49
表示Sigmoid函数计算；
Figure SMS_50
表示16倍上采样的最邻近插值；
Figure SMS_51
表示特征图像。
根据本发明的一个方面，使用交叉熵损失对所述嵌套编码器网络进行训练，其中公式为，
Figure SMS_52
其中，
Figure SMS_53
表示交叉熵损失；
Figure SMS_54
表示交叉熵计算操作；
Figure SMS_55
表示嵌套编码器网络；
Figure SMS_56
表示人工标记的施肥均匀性栅格标签图。
为实现上述目的，本发明提供一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统，包括：
农田遥感图像获取模块：获取农田遥感图像；
特征图像获取模块：根据嵌套编码器网络得到特征图像；
栅格检测结果获取模块：将所述特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
为实现上述目的，本发明提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述针对一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述针对一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
基于此，本发明的有益效果在于：基于嵌套UNet网络的农田遥感图像施肥均匀性栅格检测方法凭借深度学习技术，具有从遥感影像中有效提取有用信息的能力，克服了传统影像分析方法的局限性；还可以以百分数的栅格形式给出所测试农田遥感图像的施肥均匀性分布。
附图说明
图1示意性表示根据本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法的流程图；
图2示意性表示根据本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统的流程图。
具体实施方式
现在将参照示例性实施例来论述本发明的内容，应当理解，论述的实施例仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解且因此实现本发明的内容，而不是暗示对本发明的范围的任何限制。
如本文中所使用的，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“基于”要被解读为“至少部分地基于”，术语“一个实施例”和“一种实施例”要被解读为“至少一个实施例”。
图1示意性表示本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法的流程图，如图1所示，本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法，包括：
获取农田遥感图像；
根据嵌套编码器网络得到特征图像；
将特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
根据本发明的一个实施方式，嵌套编码器网络包含五个微型编码器模块和一个栅格检测模块，将农田遥感图像依次输入五个微型编码器模块，其中公式为，
Figure SMS_57
；
Figure SMS_58
；
Figure SMS_59
；
Figure SMS_60
；
Figure SMS_61
；
其中，
Figure SMS_62
表示通过第一个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_63
表示通过第二个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_64
表示通过第三个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_65
表示通过第四个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_66
表示通过第五个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_67
表示农田遥感图像；
Figure SMS_68
表示微型编码器模块。
根据本发明的一个实施方式，微型编码器模块包括三步下阶梯式处理和三步上阶梯式处理，对农田遥感图像进行三步下阶梯式处理，其公式为，
Figure SMS_69
；
Figure SMS_70
；
Figure SMS_71
；
其中，
Figure SMS_72
表示通过第一步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_73
表示通过第二步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_74
表示通过第三步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_75
表示2倍下采样的最大池化操作；
Figure SMS_76
表示卷积、批规范化和线性修正操作。
根据本发明的一个实施方式，对通过第三步下阶梯式处理后的输出进行三步上阶梯式处理，其中公式为，
Figure SMS_77
；
Figure SMS_78
；
Figure SMS_79
；
其中，
Figure SMS_80
表示2倍上采样的转置卷积；
Figure SMS_81
表示通过第一步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_82
表示通过第二步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_83
表示多个特征之间的通道级别的堆叠操作。
根据本发明的一个实施方式，栅格检测模块包括五个转置卷积，使用栅格检测模块对通过微型编码器模块后的输出进行处理，其公式为，
Figure SMS_84
；
Figure SMS_85
；
Figure SMS_86
；
Figure SMS_87
；
Figure SMS_88
；
其中，
Figure SMS_89
表示第一个转置卷积；
Figure SMS_90
表示第二个转置卷积；
Figure SMS_91
表示第三个转置卷积；
Figure SMS_92
表示第四个转置卷积；
Figure SMS_93
表示第五个转置卷积；
Figure SMS_94
表示通过第一个转置卷积后的输出；
Figure SMS_95
表示通过第二个转置卷积后的输出；
Figure SMS_96
表示通过第三个转置卷积后的输出；
Figure SMS_97
表示通过第四个转置卷积后的输出；
Figure SMS_98
表示通过第五个转置卷积后的输出。
根据本发明的一个实施方式，叠加通过转置卷积后的输出并对其进行精细化处理，其公式为，
Figure SMS_99
；
Figure SMS_100
；
其中，
Figure SMS_101
表示通道层面的叠加操作得到的融合特征；
Figure SMS_102
表示精细化后的特征；
对精细化后的特征进行函数计算得到特征图像，其公式为，
Figure SMS_103
；
其中，
Figure SMS_104
表示16倍下采样的平均池化操作；
Figure SMS_105
表示Sigmoid函数计算；
Figure SMS_106
表示16倍上采样的最邻近插值；
Figure SMS_107
表示特征图像。
根据本发明的一个实施方式，使用交叉熵损失对嵌套编码器网络进行训练，其中公式为，
Figure SMS_108
其中，
Figure SMS_109
表示交叉熵损失；
Figure SMS_110
表示交叉熵计算操作；
Figure SMS_111
表示嵌套编码器网络；
Figure SMS_112
表示人工标记的施肥均匀性栅格标签图。
不仅如此，为实现上述发明目的，本发明还提供一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统，图2示意性表示根据本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统的流程图，如图2所示，根据本发明的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统，该系统包括：
农田遥感图像获取模块：获取农田遥感图像；
特征图像获取模块：根据嵌套编码器网络得到特征图像；
栅格检测结果获取模块：将特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
根据本发明的一个实施方式，嵌套编码器网络包含五个微型编码器模块和一个栅格检测模块，将农田遥感图像依次输入五个微型编码器模块，其中公式为，
Figure SMS_113
；
Figure SMS_114
；
Figure SMS_115
；
Figure SMS_116
；
Figure SMS_117
；
其中，
Figure SMS_118
表示通过第一个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_119
表示通过第二个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_120
表示通过第三个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_121
表示通过第四个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_122
表示通过第五个微型编码器模块后的输出；
Figure SMS_123
表示农田遥感图像；
Figure SMS_124
表示微型编码器模块。
根据本发明的一个实施方式，微型编码器模块包括三步下阶梯式处理和三步上阶梯式处理，对农田遥感图像进行三步下阶梯式处理，其公式为，
Figure SMS_125
；
Figure SMS_126
；
Figure SMS_127
；
其中，
Figure SMS_128
表示通过第一步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_129
表示通过第二步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_130
表示通过第三步下阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_131
表示2倍下采样的最大池化操作；
Figure SMS_132
表示卷积、批规范化和线性修正操作。
根据本发明的一个实施方式，对通过第三步下阶梯式处理后的输出进行三步上阶梯式处理，其中公式为，
Figure SMS_133
；
Figure SMS_134
；
Figure SMS_135
；
其中，
Figure SMS_136
表示2倍上采样的转置卷积；
Figure SMS_137
表示通过第一步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_138
表示通过第二步上阶梯式处理后的输出；
Figure SMS_139
表示多个特征之间的通道级别的堆叠操作。
根据本发明的一个实施方式，栅格检测模块包括五个转置卷积，使用栅格检测模块对通过微型编码器模块后的输出进行处理，其公式为，
Figure SMS_140
；
Figure SMS_141
；
Figure SMS_142
；
Figure SMS_143
；
Figure SMS_144
；
其中，
Figure SMS_145
表示第一个转置卷积；
Figure SMS_146
表示第二个转置卷积；
Figure SMS_147
表示第三个转置卷积；
Figure SMS_148
表示第四个转置卷积；
Figure SMS_149
表示第五个转置卷积；
Figure SMS_150
表示通过第一个转置卷积后的输出；
Figure SMS_151
表示通过第二个转置卷积后的输出；
Figure SMS_152
表示通过第三个转置卷积后的输出；
Figure SMS_153
表示通过第四个转置卷积后的输出；
Figure SMS_154
表示通过第五个转置卷积后的输出。
根据本发明的一个实施方式，叠加通过转置卷积后的输出并对其进行精细化处理，其公式为，
Figure SMS_155
；
Figure SMS_156
；
其中，
Figure SMS_157
表示通道层面的叠加操作得到的融合特征；
Figure SMS_158
表示精细化后的特征；
对精细化后的特征进行函数计算得到特征图像，其公式为，
Figure SMS_159
；
其中，
Figure SMS_160
表示16倍下采样的平均池化操作；
Figure SMS_161
表示Sigmoid函数计算；
Figure SMS_162
表示16倍上采样的最邻近插值；
Figure SMS_163
表示特征图像。
根据本发明的一个实施方式，使用交叉熵损失对嵌套编码器网络进行训练，其中公式为，
Figure SMS_164
其中，
Figure SMS_165
表示交叉熵损失；
Figure SMS_166
表示交叉熵计算操作；
Figure SMS_167
表示嵌套编码器网络；
Figure SMS_168
表示人工标记的施肥均匀性栅格标签图。
为实现上述发明目的，本发明还提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
为实现上述发明目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
基于此，本发明的有益效果在于，基于嵌套UNet网络的农田遥感图像施肥均匀性栅格检测方法凭借深度学习技术，具有从遥感影像中有效提取有用信息的能力，克服了传统影像分析方法的局限性；还可以以百分数的栅格形式给出所测试农田遥感图像的施肥均匀性分布。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例节能信号发送/接收的方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
应理解，本发明的发明内容及实施例中各步骤的序号的大小并不绝对意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

Claims (5)

1.一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法，其特征在于，包括：
获取农田遥感图像；
根据嵌套编码器网络得到特征图像；
所述嵌套编码器网络包含五个微型编码器模块和一个栅格检测模块，将所述农田遥感图像依次输入五个微型编码器模块，其中公式为，
Figure QLYQS_1
；
Figure QLYQS_2
；
Figure QLYQS_3
；
Figure QLYQS_4
；
Figure QLYQS_5
；
其中，
Figure QLYQS_6
表示通过第一个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_7
表示通过第二个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_8
表示通过第三个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_9
表示通过第四个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_10
表示通过第五个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_11
表示农田遥感图像；
Figure QLYQS_12
表示微型编码器模块；
微型编码器模块包括三步下阶梯式处理和三步上阶梯式处理，对所述农田遥感图像进行三步下阶梯式处理，其公式为，
Figure QLYQS_13
；
Figure QLYQS_14
；
Figure QLYQS_15
；
其中，
Figure QLYQS_16
表示通过第一步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_17
表示通过第二步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_18
表示通过第三步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_19
表示2倍下采样的最大池化操作；
Figure QLYQS_20
表示卷积、批规范化和线性修正操作；
对通过第三步下阶梯式处理后的输出进行三步上阶梯式处理，其中公式为，
Figure QLYQS_21
；
Figure QLYQS_22
；
Figure QLYQS_23
；
其中，
Figure QLYQS_24
表示2倍上采样的转置卷积；
Figure QLYQS_25
表示通过第一步上阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_26
表示通过第二步上阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_27
表示多个特征之间的通道级别的堆叠操作；
所述栅格检测模块包括五个转置卷积，使用栅格检测模块对通过微型编码器模块后的输出进行处理，其公式为，
Figure QLYQS_28
；
Figure QLYQS_29
；
Figure QLYQS_30
；
Figure QLYQS_31
；
Figure QLYQS_32
；
其中，
Figure QLYQS_33
表示第一个转置卷积；
Figure QLYQS_34
表示第二个转置卷积；
Figure QLYQS_35
表示第三个转置卷积；
Figure QLYQS_36
表示第四个转置卷积；
Figure QLYQS_37
表示第五个转置卷积；
Figure QLYQS_38
表示通过第一个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_39
表示通过第二个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_40
表示通过第三个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_41
表示通过第四个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_42
表示通过第五个转置卷积后的输出；
叠加通过转置卷积后的输出并对其进行精细化处理，其公式为，
Figure QLYQS_43
；
Figure QLYQS_44
；
其中，
Figure QLYQS_45
表示通道层面的叠加操作得到的融合特征；
Figure QLYQS_46
表示精细化后的特征；
对精细化后的特征进行函数计算得到特征图像，其公式为，
Figure QLYQS_47
；
其中，
Figure QLYQS_48
表示16倍下采样的平均池化操作；
Figure QLYQS_49
表示Sigmoid函数计算；
Figure QLYQS_50
表示16倍上采样的最邻近插值；
Figure QLYQS_51
表示特征图像；
将所述特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法，其特征在于，使用交叉熵损失对所述嵌套编码器网络进行训练，其中公式为，
Figure QLYQS_52
；
其中，
Figure QLYQS_53
表示交叉熵损失；
Figure QLYQS_54
表示交叉熵计算操作；
Figure QLYQS_55
表示嵌套编码器网络；
Figure QLYQS_56
表示人工标记的施肥均匀性栅格标签图。
3.一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测系统，其特征在于，包括：
农田遥感图像获取模块：获取农田遥感图像；
特征图像获取模块：根据嵌套编码器网络得到特征图像；
所述嵌套编码器网络包含五个微型编码器模块和一个栅格检测模块，将所述农田遥感图像依次输入五个微型编码器模块，其中公式为，
Figure QLYQS_57
；
Figure QLYQS_58
；
Figure QLYQS_59
；
Figure QLYQS_60
；
Figure QLYQS_61
；
其中，
Figure QLYQS_62
表示通过第一个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_63
表示通过第二个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_64
表示通过第三个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_65
表示通过第四个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_66
表示通过第五个微型编码器模块后的输出；
Figure QLYQS_67
表示农田遥感图像；
Figure QLYQS_68
表示微型编码器模块；
微型编码器模块包括三步下阶梯式处理和三步上阶梯式处理，对所述农田遥感图像进行三步下阶梯式处理，其公式为，
Figure QLYQS_69
；
Figure QLYQS_70
；
Figure QLYQS_71
；
其中，
Figure QLYQS_72
表示通过第一步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_73
表示通过第二步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_74
表示通过第三步下阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_75
表示2倍下采样的最大池化操作；
Figure QLYQS_76
表示卷积、批规范化和线性修正操作；
对通过第三步下阶梯式处理后的输出进行三步上阶梯式处理，其中公式为，
Figure QLYQS_77
；
Figure QLYQS_78
；
Figure QLYQS_79
；
其中，
Figure QLYQS_80
表示2倍上采样的转置卷积；
Figure QLYQS_81
表示通过第一步上阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_82
表示通过第二步上阶梯式处理后的输出；
Figure QLYQS_83
表示多个特征之间的通道级别的堆叠操作；
所述栅格检测模块包括五个转置卷积，使用栅格检测模块对通过微型编码器模块后的输出进行处理，其公式为，
Figure QLYQS_84
；
Figure QLYQS_85
；
Figure QLYQS_86
；
Figure QLYQS_87
；
Figure QLYQS_88
；
其中，
Figure QLYQS_89
表示第一个转置卷积；
Figure QLYQS_90
表示第二个转置卷积；
Figure QLYQS_91
表示第三个转置卷积；
Figure QLYQS_92
表示第四个转置卷积；
Figure QLYQS_93
表示第五个转置卷积；
Figure QLYQS_94
表示通过第一个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_95
表示通过第二个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_96
表示通过第三个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_97
表示通过第四个转置卷积后的输出；
Figure QLYQS_98
表示通过第五个转置卷积后的输出；
叠加通过转置卷积后的输出并对其进行精细化处理，其公式为，
Figure QLYQS_99
；
Figure QLYQS_100
；
其中，
Figure QLYQS_101
表示通道层面的叠加操作得到的融合特征；
Figure QLYQS_102
表示精细化后的特征；
对精细化后的特征进行函数计算得到特征图像，其公式为，
Figure QLYQS_103
；
其中，
Figure QLYQS_104
表示16倍下采样的平均池化操作；
Figure QLYQS_105
表示Sigmoid函数计算；
Figure QLYQS_106
表示16倍上采样的最邻近插值；
Figure QLYQS_107
表示特征图像；
栅格检测结果获取模块：将所述特征图像输入至栅格检测网络，得到栅格检测结果。
4.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的一种基于嵌套编码器网络的农田施肥栅格检测方法。
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