論文の概要: BonnBeetClouds3D: A Dataset Towards Point Cloud-based Organ-level
Phenotyping of Sugar Beet Plants under Field Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14706v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 14:06:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 14:53:10.233021
- Title: BonnBeetClouds3D: A Dataset Towards Point Cloud-based Organ-level
Phenotyping of Sugar Beet Plants under Field Conditions
- Title（参考訳）: bonnbeetclouds3d: 実地条件下でのサトウキビ植物のポイントクラウドに基づくオルガンレベル表現型化に向けたデータセット
- Authors: Elias Marks, Jonas B\"omer, Federico Magistri, Anurag Sah, Jens
Behley, Cyrill Stachniss
- Abstract要約: 農業生産は今後数十年間、気候変動と持続可能性の必要性によって深刻な課題に直面している。
自律無人航空機(UAV)による作物のモニタリングと、ロボットによる非化学雑草によるフィールド管理の進歩は、これらの課題に対処するのに有用である。
表現型化と呼ばれる植物形質の分析は、植物の育種に不可欠な活動であるが、大量の手作業が伴う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.27773980916216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agricultural production is facing severe challenges in the next decades
induced by climate change and the need for sustainability, reducing its impact
on the environment. Advancements in field management through non-chemical
weeding by robots in combination with monitoring of crops by autonomous
unmanned aerial vehicles (UAVs) and breeding of novel and more resilient crop
varieties are helpful to address these challenges. The analysis of plant
traits, called phenotyping, is an essential activity in plant breeding, it
however involves a great amount of manual labor. With this paper, we address
the problem of automatic fine-grained organ-level geometric analysis needed for
precision phenotyping. As the availability of real-world data in this domain is
relatively scarce, we propose a novel dataset that was acquired using UAVs
capturing high-resolution images of a real breeding trial containing 48 plant
varieties and therefore covering great morphological and appearance diversity.
This enables the development of approaches for autonomous phenotyping that
generalize well to different varieties. Based on overlapping high-resolution
images from multiple viewing angles, we compute photogrammetric dense point
clouds and provide detailed and accurate point-wise labels for plants, leaves,
and salient points as the tip and the base. Additionally, we include
measurements of phenotypic traits performed by experts from the German Federal
Plant Variety Office on the real plants, allowing the evaluation of new
approaches not only on segmentation and keypoint detection but also directly on
the downstream tasks. The provided labeled point clouds enable fine-grained
plant analysis and support further progress in the development of automatic
phenotyping approaches, but also enable further research in surface
reconstruction, point cloud completion, and semantic interpretation of point
clouds.
- Abstract（参考訳）: 農業生産は今後数十年間、気候変動と持続可能性の必要性によって深刻な課題に直面しており、環境への影響を減らしている。
自律型無人航空機(uavs)による作物の監視と、新鮮でレジリエントな作物品種の育成を組み合わせることで、ロボットによる非化学除草によるフィールドマネジメントの進歩は、これらの課題に対処するのに役立つ。
表現型化と呼ばれる植物形質の分析は、植物の育種に不可欠な活動であるが、大量の手作業が伴う。
本稿では,精密表現に必要とされる臓器の微細な形状解析の課題に対処する。
この領域における実世界のデータの可利用性は比較的低いため、48種の植物種を含む実育種試験の高精細度画像をuavで取得し、形態学的および外観の多様性を網羅する新しいデータセットを提案する。
これにより、異なる多様体にうまく一般化する自律表現型へのアプローチの開発が可能になる。
複数視点からの高分解能画像の重ね合わせに基づいて,photogrammetric dense point clouds を計算し,先端および基部として植物,葉,塩分点の詳細な高精度な点ラベルを提供する。
さらに,ドイツ連邦植物多様性局の専門家による実生植物における表現型形質の測定を行い,セグメンテーションやキーポイント検出だけでなく,下流のタスクにも新たなアプローチの評価が可能となった。
提供されたラベル付きポイントクラウドは、細粒度植物分析を可能にし、自動表現型化アプローチの開発のさらなる進展を支援するとともに、表面再構成、ポイントクラウド完成、ポイントクラウドの意味解釈に関するさらなる研究を可能にする。
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