Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approach for modeling single branches of meadow orchard trees with 3D point clouds

論文の概要: Approach for modeling single branches of meadow orchard trees with 3D point clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05282v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 08:25:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-14 02:04:46.932395
Title: Approach for modeling single branches of meadow orchard trees with 3D point clouds
Title（参考訳）: 3次元点雲を用いた草原果樹の単一枝のモデル化
Authors: Jonas Straub, David Reiser and Hans W. Griepentrog
Abstract要約: 果樹園の栽培は生物多様性に有益であり、集中栽培された果樹園よりも著しく高い。本研究の目的は,牧草地内の独立樹の採集点を自動的に決定する木モデルを作ることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The cultivation of orchard meadows provides an ecological benefit for biodiversity, which is significantly higher than in intensively cultivated orchards. The goal of this research is to create a tree model to automatically determine possible pruning points for stand-alone trees within meadows. The algorithm which is presented here is capable of building a skeleton model based on a pre-segmented photogrammetric 3D point cloud. Good results were achieved in assigning the points to their leading branches and building a virtual tree model, reaching an overall accuracy of 95.19 %. This model provided the necessary information about the geometry of the tree for automated pruning.
Abstract（参考訳）: 果樹園の栽培は生物多様性に有益であり、集中栽培された果樹園よりも著しく高い。本研究の目的は,牧草地内の独立樹の採集点を自動的に決定する木モデルを作ることである。ここで示されるアルゴリズムは、予め設定された3dポイントクラウドに基づくスケルトンモデルを構築することができる。ポイントを先頭の枝に割り当て、仮想ツリーモデルを構築し、全体の精度は95.19パーセントに達した。このモデルは、自動刈り取りのための木の形状に関する必要な情報を提供した。

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