論文の概要: A procedure for automated tree pruning suggestion using LiDAR scans of
fruit trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03700v1
- Date: Sun, 7 Feb 2021 02:18:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-09 15:27:23.304810
- Title: A procedure for automated tree pruning suggestion using LiDAR scans of
fruit trees
- Title（参考訳）: 果樹のLiDARスキャンを用いた自動樹刈りの提案法
- Authors: Fredrik Westling and James Underwood and Mitch Bryson
- Abstract要約: 果樹栽培において、刈り込みは過密化を防ぎ、光への天蓋のアクセスを改善し、再成長を促進するための重要な管理手法である。
本稿では,LiDARをスキャンした市販果樹の採種戦略を採点関数を用いて提案する枠組みを提案する。
光の分布は25.15%向上し、実木での商業的な刈り取りよりも16%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In fruit tree growth, pruning is an important management practice for
preventing overcrowding, improving canopy access to light and promoting
regrowth. Due to the slow nature of agriculture, decisions in pruning are
typically made using tradition or rules of thumb rather than data-driven
analysis. Many existing algorithmic, simulation-based approaches rely on
high-fidelity digital captures or purely computer-generated fruit trees, and
are unable to provide specific results on an orchard scale. We present a
framework for suggesting pruning strategies on LiDAR-scanned commercial fruit
trees using a scoring function with a focus on improving light distribution
throughout the canopy. A scoring function to assess the quality of the tree
shape based on its light availability and size was developed for comparative
analysis between trees, and was validated against yield characteristics,
demonstrating a reasonable correlation against fruit count with an $R^2$ score
of 0.615 for avocado and 0.506 for mango. A tool was implemented for simulating
pruning by algorithmically estimating which parts of a tree point cloud would
be removed given specific cut points using structural analysis of the tree,
validated experimentally with an average F1 score of 0.78 across 144
experiments. Finally, new pruning locations were suggested and we used the
previous two stages to estimate the improvement of the tree given these
suggestions. The light distribution was improved by up to 25.15\%,
demonstrating a 16\% improvement over commercial pruning on a real tree, and
certain cut points were discovered which improved light distribution with a
smaller negative impact on tree volume. The final results suggest value in the
framework as a decision making tool for commercial growers, or as a starting
point for automated pruning since the entire process can be performed with
little human intervention.
- Abstract（参考訳）: 果樹栽培において、刈り込みは過密化を防ぎ、光への天蓋のアクセスを改善し、再成長を促進するための重要な管理手法である。
農業が遅いため、刈り取りの意思決定は通常、データ駆動分析ではなく、伝統や親指の規則を用いて行われる。
既存のアルゴリズムによるシミュレーションベースのアプローチの多くは、高忠実なデジタルキャプチャや純粋にコンピュータ生成のフルーツツリーに依存しており、果樹園のスケールで具体的な結果を提供することができない。
本論文では,キャノピー全体における光分布の改善に焦点をあてたスコアリング機能を用いて,LiDARをスキャンした市販果樹のプランニング戦略を提案する。
樹木の収量特性を比較分析するために, 樹木の光量と大きさに基づいて樹形を評価できる得点関数を開発し, 収量特性に対する妥当性を検証し, アボカドでは$r^2$スコア0.615, マンゴーでは0.506で果樹数と適度な相関を示した。
木の構造解析を用いて,木点雲のどの部分を特定の切断点から除去するかをアルゴリズムで推定し,144実験で平均0.78のF1スコアで実験的に検証した。
最後に,新しい刈り取り場所を提案し,これらの提案を考慮し,これまでの2つの段階を用いて木の改良を推定した。
光分布は25.15\%まで改善され、実樹の商業的刈り取りよりも16\%向上し、木量に対する負の影響を小さくして光分布を改善できるいくつかの切断点が発見された。
最終結果は、商業栽培者のための意思決定ツールとしてのフレームワークの価値や、プロセス全体を人間の介入で行うことができることから、自動刈り出しの出発点としての価値を示唆している。
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