論文の概要: Synthesizing Forestry Images Conditioned on Plant Phenotype Using a Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03789v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 18:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 17:38:30.025089
• Title: Synthesizing Forestry Images Conditioned on Plant Phenotype Using a Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: 生成型adversarial networkを用いた植物表現型に基づく森林イメージの合成
• Authors: Debasmita Pal, Arun Ross
• Abstract要約: 特定の表現型特性, Viz. canopy greenness を満たす合成林業画像を生成する。 植物の緑度指数は、混合林における特定の植生の種類を記述している。 また,本手法により生成した合成画像を用いて,植物の赤みを予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.352619722637817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Plant phenology and phenotype prediction using remote sensing data is increasingly gaining the attention of the plant science community to improve agricultural productivity. In this work, we generate synthetic forestry images that satisfy certain phenotypic attributes, viz. canopy greenness. The greenness index of plants describes a particular vegetation type in a mixed forest. Our objective is to develop a Generative Adversarial Network (GAN) to synthesize forestry images conditioned on this continuous attribute, i.e., greenness of vegetation, over a specific region of interest. The training data is based on the automated digital camera imagery provided by the National Ecological Observatory Network (NEON) and processed by the PhenoCam Network. The synthetic images generated by our method are also used to predict another phenotypic attribute, viz., redness of plants. The Structural SIMilarity (SSIM) index is utilized to assess the quality of the synthetic images. The greenness and redness indices of the generated synthetic images are compared against that of the original images using Root Mean Squared Error (RMSE) in order to evaluate their accuracy and integrity. Moreover, the generalizability and scalability of our proposed GAN model is determined by effectively transforming it to generate synthetic images for other forest sites and vegetation types.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングデータを用いた植物表現学と表現型予測は、農業生産性を向上させるために植物科学コミュニティの注目を集めている。 本研究では, 特定の表現特性, Viz. canopy greenness を満たす合成林業画像を生成する。 植物の緑度指数は、混合林における特定の植生の種類を示す。 本研究の目的は,この連続的な属性,すなわち植生の緑化を前提とした森林画像の特定の領域に合成するGAN(Generative Adversarial Network)を開発することである。 トレーニングデータは、National Ecological Observatory Network(NEON)が提供し、PhenoCam Networkが処理する自動デジタルカメラ画像に基づいている。 また,本手法により生成した合成画像は,別の表現型属性viz.,植物の赤味を予測するためにも用いられる。 合成画像の品質評価には,SSIM(Structure SIMilarity)指数を用いる。 生成した合成画像の緑度と赤度指数をルート平均正方形誤差(RMSE)を用いて元の画像と比較し,その精度と整合性を評価する。 さらに,本モデルの有効性と拡張性は,他の森林や植生の合成画像を生成するために効果的に変換することで決定される。

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