松材線蟲(Pine wood nematode, PWN)作為國際檢疫性森林害蟲，已造成全球松林資源重大損失。傳統人工監測方式在復雜地形中效率低下，而現有衛星遙感存在分辨率不足、無人機載算法又面臨實時性與精度難以兼顧的困境。特別是在多棵病樹相鄰重疊時，目標檢測算法難以精確界定輪廓邊界，這為疫情精準防控帶來嚴峻挑戰。

為突破這些技術瓶頸，中國林業科學研究院團隊在《Plant Methods》發表了創新性研究成果。該工作構建了包含2,981張標注樣本的數據集，通過PCR驗證確保標注準確率超95%，并開發了名為RCANet（Refined and Deformable Carafe Attention Net）的新型輕量化分割模型。研究采用四大關鍵技術：基于無人機航拍的數據采集（飛行高度<700m，分辨率8cm）、改進的Refined VGG骨架（參數量降至1.49M）、空間-通道雙注意力模塊(scSE)和內容感知特征重組(CARAFE)上采樣，結合變形卷積(DCN)增強對不規則輪廓的適應性。

在模型架構方面，研究顯示：1）通過通道精簡策略將UNet參數壓縮至34.7%的同時，IoU反升1.1%；2）scSE模塊使召回率提升5.5%，有效抑制復雜林區背景干擾；3）CARAFE上采樣擴大感受野，邊界分割精度提高1.2%；4）DCN使模型對病斑形態變異具有更強魯棒性。最終RCANet以5.373M參數量實現83.14 fps處理速度，感染樹木IoU達0.729，較基線UNet提升5.6%。

實驗驗證環節特別展示了模型在六類挑戰性場景的優越性：a)不同尺寸病樹樣本中，RCANet分割結果最接近真實標注；b)光照條件差異下，模型是唯一能檢測極右側小病斑的算法；c)多病樹粘連場景中精確區分單個病灶；d)復雜背景干擾時有效避免誤檢。對比Segformer等主流模型，RCANet在保持Transformer架構優勢的同時，通過Encoder-Decoder結構更好捕捉了醫學影像般的病斑特征。

討論部分指出，該研究首次將輕量化技術與語義分割結合應用于松材線蟲病監測，其創新點在于：1) 構建專家標注的高質量數據集，融合林業病理學先驗知識；2) 針對病斑分割特性優化網絡架構，較傳統目標檢測算法(YOLO等)更適應低分辨率影像；3) 實時處理能力為機載部署奠定基礎。局限性體現在模型泛化性需通過跨樹種、跨地域數據進一步驗證，未來可通過知識蒸餾(Knowledge Distillation)繼續壓縮模型。

這項研究為森林病蟲害防控提供了突破性技術手段，其方法論對農業病害檢測、醫學病灶分割等細粒度識別任務具有重要借鑒意義。通過實現病樹的早期精準定位，將有效遏制松材線蟲北遷擴散趨勢，對維護全球森林生態安全具有戰略價值。