ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Мультимасштабная модель vision transformer на основе гиперспектральных изображений с БПЛА для раннего выявления деревьев, поражённых сосновой вилтовой болезнью
Оригинальное название: Multi-scale vision transformer model with UAV-based hyperspectral imagery for early identification of pine wilt disease infected trees
Сосновая вилтовая болезнь быстро распространяется и приводит к высокой смертности деревьев, поэтому борьба с ней на стадиях зелёной атаки и на ранних стадиях имеет решающее значение. В исследовании разработан мультимасштабный vision transformer для гиперспектральных изображений с БПЛА, предназначенный для выявления поражённых деревьев на этих стадиях, когда на стандартных RGB-изображениях заметно мало признаков. Модель достигла точности 87,40% и 88,21% для стадии зелёной атаки и ранней стадии соответственно, общей точности 87,90% и коэффициента Каппа 83,25%, превзойдя традиционные модели машинного обучения и другие модели глубокого обучения при всего 2,45 M параметров.