本研究比较了五种无人机杂草绘图的离散化方法，结果显示四叉树方法表现最佳，但在特定场景下，六边形网格和BSP LSE方法更适合处理大杂草斑块。选择合适的方法可以提高农业绘图的精度和效率。

本文通过研究基于编码器-解码器架构的神经网络，提供了数学解释。使用Potts模型作为图像分割示例，将分割问题与连续控制问题相关联，并通过离散化方法对连续控制模型进行处理。改进的PottsMGNet在具有大噪声的数据集上表现出优异的性能。