論文の概要: Machine Vision-Based Assessment of Fall Color Changes and its Relationship with Leaf Nitrogen Concentration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14653v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 06:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:31.075357
• Title: Machine Vision-Based Assessment of Fall Color Changes and its Relationship with Leaf Nitrogen Concentration
• Title（参考訳）: 機械ビジョンによる秋色変化の評価と葉窒素濃度との関係
• Authors: Achyut Paudel, Jostan Brown, Priyanka Upadhyaya, Atif Bilal Asad, Safal Kshetri, Joseph R. Davidson, Cindy Grimm, Ashley Thompson, Bernardita Sallato, Matthew D. Whiting, Manoj Karkee,
• Abstract要約: 本研究は, 葉の色変化と葉の窒素含量との相関を定量化するための機械ビジョンに基づくシステムについて検討した。 画像データセットは2021年秋から2023年秋の5週間にわたって、地上の車両をベースとした立体視センサーを用いて商業用果樹園で収集された。 葉の窒素濃度が低い木は、高い窒素濃度の木よりも早く黄色に変化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9103536318221974
• License:
• Abstract: Apple(\textit{Malus domestica} Borkh.) trees are deciduous, shedding leaves each year. This process is preceded by a gradual change in leaf color from green to yellow as chlorophyll is degraded prior to abscission. The initiation and rate of this color change are affected by many factors including leaf nitrogen (N) concentration. We predict that leaf color during this transition may be indicative of the nitrogen status of apple trees. This study assesses a machine vision-based system for quantifying the change in leaf color and its correlation with leaf nitrogen content. An image dataset was collected in color and 3D over five weeks in the fall of 2021 and 2023 at a commercial orchard using a ground vehicle-based stereovision sensor. Trees in the foreground were segmented from the point cloud using color and depth thresholding methods. Then, to estimate the proportion of yellow leaves per canopy, the color information of the segmented canopy area was quantified using a custom-defined metric, \textit{yellowness index} (a normalized ratio of yellow to green foliage in the tree) that varied from -1 to +1 (-1 being completely green and +1 being completely yellow). Both K-means-based methods and gradient boosting methods were used to estimate the \textit{yellowness index}. The gradient boosting based method proposed in this study was better than the K-means-based method (both in terms of computational time and accuracy), achieving an $R^2$ of 0.72 in estimating the \textit{yellowness index}. The metric was able to capture the gradual color transition from green to yellow over the study duration. Trees with lower leaf nitrogen showed the color transition to yellow earlier than the trees with higher nitrogen. Keywords: Fruit Tree Nitrogen Management, Machine Vision, Point Cloud Segmentation, Precision Nitrogen Management
• Abstract（参考訳）: Apple(\textit{Malus domestica} Borkh 木は落葉性で、毎年葉をまき散らしている。 このプロセスは、葉の色が緑から黄色に徐々に変化し、クロロフィルは断食前に分解される。 この色変化の開始と速度は、葉窒素(N)濃度を含む多くの要因に影響される。 この移行過程における葉の色は,リンゴの窒素状態を示す可能性があると予測した。 本研究は, 葉の色変化と葉の窒素含量との相関を定量化するための機械ビジョンに基づくシステムについて検討した。 画像データセットは2021年秋から2023年秋の5週間にわたって、地上の車両をベースとした立体視センサーを用いて商業用果樹園で収集された。 前景の樹木は、色と深さの閾値法を用いて点雲から区分けされた。 次に, キャノピーあたりの黄色葉の比率を推定するために, 偏平面積の色情報を, -1から+1(完全緑色, +1は完全黄色)に変化した, カスタム定義の指標である<textit{yellowness index}(木中の黄色と緑の葉の正規化比率)を用いて定量化した。 K平均法と勾配促進法の両方を用いて, textit{yellowness index} を推定した。 本研究で提案した勾配押し上げ法はK平均法(計算時間と精度の両面で)より優れており, textit{yellowness index} を推定する際には$R^2$.72であった。 測定基準は、研究期間を通じて緑から黄色への段階的な色変化を捉えた。 葉の窒素濃度が低い木は、高い窒素濃度の木よりも早く黄色に変化した。 キーワード:フルーツツリー窒素管理、マシンビジョン、ポイントクラウドセグメンテーション、精密窒素管理

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