論文の概要: Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep
Learning-based Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07770v2
- Date: Wed, 16 Jun 2021 15:49:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-17 11:44:42.125846
- Title: Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep
Learning-based Object Detection
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく物体検出による空中画像中のジャガイモ作物ストレス同定
- Authors: Sujata Butte, Aleksandar Vakanski, Kasia Duellman, Haotian Wang, Amin
Mirkouei
- Abstract要約: 本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。
主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。
実験により、フィールド画像中の健康植物とストレス植物を識別し、平均Dice係数0.74を達成できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.83360138070649
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent research on the application of remote sensing and deep learning-based
analysis in precision agriculture demonstrated a potential for improved crop
management and reduced environmental impacts of agricultural production.
Despite the promising results, the practical relevance of these technologies
for actual field deployment requires novel algorithms that are customized for
analysis of agricultural images and robust to implementation on natural field
imagery. The paper presents an approach for analyzing aerial images of a potato
crop using deep neural networks. The main objective is to demonstrate automated
spatial recognition of a healthy versus stressed crop at a plant level.
Specifically, we examine premature plant senescence resulting in drought stress
on Russet Burbank potato plants. The proposed deep learning model, named
Retina-UNet-Ag, is a variant of Retina-UNet (Jaeger et al., 2018) and includes
connections from low-level semantic dense representation maps to the feature
pyramid network. The paper also introduces a dataset of field images acquired
with a Parrot Sequoia camera carried by a Solo unmanned aerial vehicle.
Experimental validation demonstrated the ability for distinguishing healthy and
stressed plants in field images, achieving an average Dice score coefficient of
0.74. A comparison to related state-of-the-art deep learning models for object
detection revealed that the presented approach is effective for the task at
hand. The method applied here is conducive toward the assessment and
recognition of potato crop stress (early plant senescence resulting from
drought stress in this case) in natural aerial field images collected under
real conditions.
- Abstract（参考訳）: 精密農業におけるリモートセンシングと深層学習に基づく分析の適用に関する最近の研究は、作物管理の改善と農業生産の環境影響の低減の可能性を示した。
有望な結果にもかかわらず、実地展開におけるこれらの技術の実用的妥当性は、農業画像の解析用にカスタマイズされ、自然地画像の実装に堅牢な新しいアルゴリズムを必要とする。
本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。
主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。
具体的には,ニワトリバーバンクジャガイモの乾燥ストレスを生じさせる早熟な植物老化について検討する。
提案されているディープラーニングモデルはretina-unet-agと呼ばれ、retina-unet(jaeger et al., 2018)の変種であり、低レベルの意味的密表現マップから特徴ピラミッドネットワークへの接続を含んでいる。
また、Solo無人航空機が運んだParrot Sequoiaカメラで取得したフィールド画像のデータセットも紹介した。
実験により, フィールド画像中の植物とストレス植物を識別し, 平均Diceスコア係数0.74を達成できた。
対象検出のための最先端ディープラーニングモデルとの比較により,提案手法が課題に有効であることを明らかにした。
本手法は,実環境下で収集した自然空中画像におけるジャガイモ作物ストレス(この場合,干ばつストレスによる初期植物老化)の評価と認識をめざすものである。
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