論文の概要: A Novel Remote Sensing Approach to Recognize and Monitor Red Palm Weevil in Date Palm Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14476v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 03:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 07:47:37.930508
• Title: A Novel Remote Sensing Approach to Recognize and Monitor Red Palm Weevil in Date Palm Trees
• Title（参考訳）: ヤシ古木における赤ヤシの識別とモニタリングのための新しいリモートセンシング手法
• Authors: Yashu Kang, Chunlei Chen, Fujian Cheng, Jianyong Zhang
• Abstract要約: レッド・パール・ウィービル(RPW)の拡散は、世界中のヤシの木にとって現実的な脅威となっている。 中東では、RPWは現在のPhoenix dactylifera Lに広範囲の損傷を与えている。 本研究は,赤ヤシのイノシシを認識・監視するための新しいリモートセンシング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The spread of the Red Pal Weevil (RPW) has become an existential threat for palm trees around the world. In the Middle East, RPW is causing wide-spread damage to date palm Phoenix dactylifera L., having both agricultural impacts on the palm production and environmental impacts. Early detection of RPW is very challenging, especially at large scale. This research proposes a novel remote sensing approach to recognize and monitor red palm weevil in date palm trees, using a combination of vegetation indices, object detection and semantic segmentation techniques. The study area consists of date palm trees with three classes, including healthy palms, smallish palms and severely infected palms. This proposed method achieved a promising 0.947 F1 score on test data set. This work paves the way for deploying artificial intelligence approaches to monitor RPW in large-scale as well as provide guidance for practitioners.
• Abstract（参考訳）: レッド・パール・ウィービル(RPW)の普及は、世界中のヤシの木への脅威となっている。 中東では、rpwがパーム・フェニックス・ダクティライフラ(英語版)に広範囲の被害を与えており、農業がパームの生産と環境への影響に影響を与えている。 RPWの早期検出は非常に困難であり、特に大規模である。 本研究は, 植生指標, オブジェクト検出, セマンティックセグメンテーション技術の組み合わせを用いて, ヤシヤシの赤毛を認識・監視するための新しいリモートセンシング手法を提案する。 研究エリアは、健康なヤシ、小さなヤシ、深刻な感染したヤシの3種からなる日付ヤシの木からなる。 提案手法は,テストデータセット上で有望な0.947 F1スコアを達成した。 この作業は、大規模にrpwを監視するための人工知能アプローチの展開の道を開き、実践者へのガイダンスを提供する。

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