Detection of Spatially Oriented Fusarium Head Blight Spikes in Wheat Using UAV-Based Remote Sensing Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB) poses a critical threat to global wheat production, compromising yield and quality through mycotoxin contamination. Traditional methods, such as laboratory assays and visual inspections, are labour-intensive, costly, and impractical for large-scale monitoring. Although remote sensing based on unmanned aerial vehicles (UAVs) offers a promising alternative, existing approaches using axis-aligned bounding boxes (AABBs) struggle with arbitrary orientations, large aspect ratios, and dense wheat spike arrangements, limiting detection accuracy. To address these challenges, we introduce a UAV-based remote sensing framework for detecting oriented FHB-infected wheat spikes under real field conditions. We propose a novel modified hybrid YOLO architecture for detecting oriented bounding boxes (OBBs) that integrates the efficiency of YOLOv10 with YOLOv11’s orientation-aware detection capabilities. To enhance lesion visibility in UAV images, we utilize pixel-level cubic power stretching, which amplifies the contrast of FHB-infected regions while normalizing overexposed backgrounds. Experimental results demonstrate state-of-the-art performance; for example, our Hybrid-YOLO-x achieves 93.8% mAP@0.5, surpassing YOLOv8x and YOLOv11x by 3.1% and 1.3%, respectively. It reduces parameters by 30.4% (vs. YOLOv8x) and 17.7% (vs. YOLOv11x) while lowering GFLOPs by 28.3% (vs. YOLOv8x) and 7.1% (vs. YOLOv11x). The model also achieves 67.7% mAP @ 0.5–0.95, outperforming YOLOv8x by 4.3% and YOLOv11x by 0.6%. Our hybrid model also outperforms other state-of-the-art OBB detectors, such as S2ANet, ROI-Transformer, R2CNN, utilizing 12.8% fewer parameters and 5.4% lower computational cost.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».