論文の概要: Agricultural Plant Cataloging and Establishment of a Data Framework from
UAV-based Crop Images by Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02885v2
- Date: Tue, 11 Jan 2022 11:49:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 12:11:26.730185
- Title: Agricultural Plant Cataloging and Establishment of a Data Framework from
UAV-based Crop Images by Computer Vision
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンによるUAV作物画像からの農業プラントカタログ作成とデータフレームワークの構築
- Authors: Maurice G\"under, Facundo R. Ispizua Yamati, Jana Kierdorf, Ribana
Roscher, Anne-Katrin Mahlein, Christian Bauckhage
- Abstract要約: 本稿では,UAVからの収穫画像の時間的・空間的識別と識別を自動化するための手動ワークフローを提案する。
提案手法は農業におけるUAVデータの分析と解釈を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0382342610484425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: UAV-based image retrieval in modern agriculture enables gathering large
amounts of spatially referenced crop image data. In large-scale experiments,
however, UAV images suffer from containing a multitudinous amount of crops in a
complex canopy architecture. Especially for the observation of temporal
effects, this complicates the recognition of individual plants over several
images and the extraction of relevant information tremendously. In this work,
we present a hands-on workflow for the automatized temporal and spatial
identification and individualization of crop images from UAVs abbreviated as
"cataloging" based on comprehensible computer vision methods. We evaluate the
workflow on two real-world datasets. One dataset is recorded for observation of
Cercospora leaf spot - a fungal disease - in sugar beet over an entire growing
cycle. The other one deals with harvest prediction of cauliflower plants. The
plant catalog is utilized for the extraction of single plant images seen over
multiple time points. This gathers large-scale spatio-temporal image dataset
that in turn can be applied to train further machine learning models including
various data layers. The presented approach improves analysis and
interpretation of UAV data in agriculture significantly. By validation with
some reference data, our method shows an accuracy that is similar to more
complex deep learning-based recognition techniques. Our workflow is able to
automatize plant cataloging and training image extraction, especially for large
datasets.
- Abstract（参考訳）: 近代農業におけるUAVに基づく画像検索は、大量の空間的に参照された作物の画像データを収集することを可能にする。
しかし、大規模な実験では、UAV画像は複雑な天蓋構造に多量の作物を含むことに苦しむ。
特に時間的効果の観察においては、複数の画像上の個々の植物の認識と関連する情報の抽出が複雑になる。
本研究は,理解可能なコンピュータビジョン手法に基づいて,uavの作物画像の時間的・空間的識別と個別化を自動化するためのハンズオンワークフローを提案する。
実世界の2つのデータセット上でワークフローを評価する。
1つのデータセットは、成長サイクル全体を通してサトウキビの葉の斑点(真菌病)を観察するために記録されている。
もう1つは、カリフラワー植物の収穫予測に関するものである。
植物カタログは、複数のタイムポイントで見られる単一の植物画像の抽出に利用される。
これにより、大規模な時空間画像データセットを収集し、さまざまなデータレイヤを含むさらなる機械学習モデルをトレーニングすることができる。
提案手法は農業におけるUAVデータの分析と解釈を大幅に改善する。
参照データによる検証により,より複雑な深層学習に基づく認識手法と類似した精度を示す。
私たちのワークフローは、特に大規模なデータセットに対して、植物のカタログ作成と画像抽出のトレーニングを自動化できます。
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