論文の概要: Generating high-quality 3DMPCs by adaptive data acquisition and
NeREF-based radiometric calibration with UGV plant phenotyping system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06777v2
- Date: Fri, 1 Dec 2023 09:33:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 18:42:23.908523
- Title: Generating high-quality 3DMPCs by adaptive data acquisition and
NeREF-based radiometric calibration with UGV plant phenotyping system
- Title（参考訳）: 適応データ取得による高品質3DMPCの生成とUGV植物表現システムによるNeREFによるラジオメトリックキャリブレーション
- Authors: Pengyao Xie, Zhihong Ma, Ruiming Du, Xin Yang, Haiyan Cen
- Abstract要約: 本研究では, 適応データ取得とラジオメトリックキャリブレーションにより高品質な3DMPCを生産する手法を提案する。
プラント全体のデータの完全性は、固定された視点のみと比較して平均23.6%向上した。
3Dキャリブレーションプラント3DMPCは、クロロフィル含有量のPLSRの予測精度を向上し、R2では平均0.07、RMSEでは平均21.25%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7387019397567793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fusion of 3D and MS imaging data has a great potential for high-throughput
plant phenotyping of structural and biochemical as well as physiological traits
simultaneously, which is important for decision support in agriculture and for
crop breeders in selecting the best genotypes. However, lacking of 3D data
integrity of various plant canopy structures and low-quality of MS images
caused by the complex illumination effects make a great challenge, especially
at the proximal imaging scale. Therefore, this study proposed a novel approach
for adaptive data acquisition and radiometric calibration to generate
high-quality 3DMPCs of plants. An efficient NBV planning method based on an UGV
plant phenotyping system with a multi-sensor-equipped robotic arm was proposed
to achieve adaptive data acquisition. The NeREF was employed to predict the DN
values of the hemispherical reference for radiometric calibration. For NBV
planning, the average total time for single plant at a joint speed of 1.55
rad/s was about 62.8 s, with an average reduction of 18.0% compared to the
unplanned. The integrity of the whole-plant data was improved by an average of
23.6% compared to the fixed viewpoints alone. Compared with the ASD
measurements, the RMSE of the reflectance spectra obtained from 3DMPCs at
different regions of interest was 0.08 with an average decrease of 58.93%
compared to the results obtained from the single-frame of MS images without 3D
radiometric calibration. The 3D-calibrated plant 3DMPCs improved the predictive
accuracy of PLSR for chlorophyll content, with an average increase of 0.07 in
R2 and an average decrease of 21.25% in RMSE. Our approach introduced a fresh
perspective on generating high-quality 3DMPCs of plants under the natural light
condition, enabling more precise analysis of plant morphological and
physiological parameters.
- Abstract（参考訳）: 3d画像データとms画像データの融合は、構造および生化学の高スループット植物表現と生理的特徴を同時に表現する大きな可能性を秘めている。
しかし, 複雑な照明効果によるプラントキャノピー構造の3次元データ整合性の欠如とMS画像の低品質化は, 特に近位画像スケールにおいて大きな課題となる。
そこで本研究では, 適応データ取得とラジオメトリックキャリブレーションによる高品質な3DMPC生成手法を提案する。
適応的データ取得を実現するために, マルチセンサロボットアームを用いたUGVプラント表現システムに基づく効率的なNBV計画法を提案した。
NeREFは、放射校正のための半球基準のDN値を予測するために用いられた。
NBVの計画では、結合速度1.55 rad/sの単一植物の平均総時間は62.8秒であり、未計画の植物に比べて平均18.0%減少した。
プラント全体のデータの完全性は、固定された視点だけで平均23.6%向上した。
ASD測定と比較すると, 3次元ラジオメトリックキャリブレーションのないMS画像の単フレーム画像と比較すると, 3DMPCから得られた反射スペクトルのRMSEは0.08であり, 平均58.93%低下した。
3Dキャリブレーションプラント3DMPCは、クロロフィル含有量のPLSRの予測精度を向上し、R2では平均0.07、RMSEでは平均21.25%向上した。
自然光条件下での高品質3DMPCの生成に対する新たな視点を導入し,植物形態および生理的パラメータのより正確な分析を可能にした。
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