論文の概要: Adaptive Clustering for Efficient Phenotype Segmentation of UAV Hyperspectral Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10199v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 13:48:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:02.749563
• Title: Adaptive Clustering for Efficient Phenotype Segmentation of UAV Hyperspectral Data
• Title（参考訳）: UAVハイパースペクトルデータの効率的フェノタイプセグメンテーションのための適応クラスタリング
• Authors: Ciem Cornelissen, Sam Leroux, Pieter Simoens,
• Abstract要約: 無人航空機 (UAV) とハイパースペクトルイメージング (HSI) が組み合わさって、環境および農業用途の可能性を秘めている。 本稿では,リアルタイムツリー表現型セグメンテーションのためのオンラインハイパースペクトル簡易線形反復クラスタリングアルゴリズム(OHSLIC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6135226672466307
• License:
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) combined with Hyperspectral imaging (HSI) offer potential for environmental and agricultural applications by capturing detailed spectral information that enables the prediction of invisible features like biochemical leaf properties. However, the data-intensive nature of HSI poses challenges for remote devices, which have limited computational resources and storage. This paper introduces an Online Hyperspectral Simple Linear Iterative Clustering algorithm (OHSLIC) framework for real-time tree phenotype segmentation. OHSLIC reduces inherent noise and computational demands through adaptive incremental clustering and a lightweight neural network, which phenotypes trees using leaf contents such as chlorophyll, carotenoids, and anthocyanins. A hyperspectral dataset is created using a custom simulator that incorporates realistic leaf parameters, and light interactions. Results demonstrate that OHSLIC achieves superior regression accuracy and segmentation performance compared to pixel- or window-based methods while significantly reducing inference time. The method`s adaptive clustering enables dynamic trade-offs between computational efficiency and accuracy, paving the way for scalable edge-device deployment in HSI applications.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)とハイパースペクトルイメージング(HSI)を組み合わせることで、生物化学的葉の特性などの見えない特徴を予測できる詳細なスペクトル情報を収集することで、環境や農業の応用の可能性を提供する。 しかし、HSIのデータ集約性は、限られた計算資源とストレージを持つリモートデバイスに課題をもたらす。 本稿では,リアルタイムツリー表現型セグメンテーションのためのオンラインハイパースペクトル簡易線形反復クラスタリングアルゴリズム(OHSLIC)を提案する。 OHSLICは、適応的なインクリメンタルクラスタリングと軽量ニューラルネットワークを通じて固有のノイズと計算要求を低減し、クロロフィル、カロテノイド、アントシアニンなどの葉の内容を表現している。 ハイパースペクトルデータセットは、現実的な葉のパラメータと光の相互作用を含むカスタムシミュレータを使って作成される。 その結果,OHSLICは画素法やウィンドウ法に比べて高い回帰精度とセグメンテーション性能を達成でき,推論時間を大幅に短縮できることがわかった。 適応クラスタリング(adaptive clustering)は、計算効率と精度の動的トレードオフを可能にし、HSIアプリケーションにおけるスケーラブルなエッジデバイスデプロイメントを実現する。

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