A multiscale representation learning algorithm for internal pest and disease damage imaging in trees
Notice bibliographique
Résumé
Forestry is a key pillar for the sustainable development of the economy and society, and assessing the health of trees is of significant importance for forestry protection. To address the challenges encountered in imaging tree internal pests and diseases, where the target size is small and its dielectric constant is similar to that of the surrounding medium—leading to blurred boundaries and potential target disappearance—this paper proposes the AtteNIS-subspace optimization method (SOM) imaging algorithm. The algorithm uses the output of the SOM algorithm as an estimate to establish a multiscale input–output learning framework. The frequency decoupling module, through an attention-based fusion strategy, combines with channel separation strips unit and frequency strips unit to achieve distributed outputs within the multiscale representation architecture, thereby enabling the inversion of the dielectric constant distribution in tree cross-sections. This study conducts comparative experiments with different percentages of moisture content, employing various quantities and sizes of tree cavities and insects based on models of cavities, insects, and hybrid models. Experimental results show that the proposed AtteNIS-SOM algorithm performs excellently across various models, demonstrating its robustness and adaptability. This provides new optimization insights for the application of electromagnetic wave-based nondestructive testing technologies in tree health monitoring and intelligent forestry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».