論文の概要: Cherry Yield Forecast: Harvest Prediction for Individual Sweet Cherry Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20419v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 10:50:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:22.931066
• Title: Cherry Yield Forecast: Harvest Prediction for Individual Sweet Cherry Trees
• Title（参考訳）: 桜の収量予測:個々の甘い桜の収穫予測
• Authors: Andreas Gilson, Peter Pietrzyk, Chiara Paglia, Annika Killer, Fabian Keil, Lukas Meyer, Dominikus Kittemann, Patrick Noack, Oliver Scholz,
• Abstract要約: 本論文は,サツマイモのデジタル双生児を育成することを目的とした,For5Gプロジェクトの出版シリーズの一部である。 対象物が手動で数えられる場合, サツマイモの収量予測が可能であるとともに, 同様の精度で自動的特徴抽出が未解決の課題であることが結論された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper is part of a publication series from the For5G project that has the goal of creating digital twins of sweet cherry trees. At the beginning a brief overview of the revious work in this project is provided. Afterwards the focus shifts to a crucial problem in the fruit farming domain: the difficulty of making reliable yield predictions early in the season. Following three Satin sweet cherry trees along the year 2023 enabled the collection of accurate ground truth data about the development of cherries from dormancy until harvest. The methodology used to collect this data is presented, along with its valuation and visualization. The predictive power of counting objects at all relevant vegetative stages of the fruit development cycle in cherry trees with regards to yield predictions is investigated. It is found that all investigated fruit states are suitable for yield predictions based on linear regression. Conceptionally, there is a trade-off between earliness and external events with the potential to invalidate the prediction. Considering this, two optimal timepoints are suggested that are opening cluster stage before the start of the flowering and the early fruit stage right after the second fruit drop. However, both timepoints are challenging to solve with automated procedures based on image data. Counting developing cherries based on images is exceptionally difficult due to the small fruit size and their tendency to be occluded by leaves. It was not possible to obtain satisfying results relying on a state-of-the-art fruit-counting method. Counting the elements within a bursting bud is also challenging, even when using high resolution cameras. It is concluded that accurate yield prediction for sweet cherry trees is possible when objects are manually counted and that automated features extraction with similar accuracy remains an open problem yet to be solved.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,サツマイモのデジタル双生児を育成することを目的とした,For5Gプロジェクトの出版シリーズの一部である。 はじめに、このプロジェクトにおける残酷な作業の概要を簡潔に紹介する。 その後、果実栽培領域における重要な問題に焦点が移り、季節の早い時期に信頼できる収量予測を行うのが困難になる。 2023年、サタン・サクラの木3本に続いて、休眠から収穫までチェリーの発達に関する正確な真実データを収集できるようになった。 このデータ収集に使用される方法論と,その評価と視覚化について紹介する。 収量予測に関して,サクラの果実発生サイクルのすべての関連植生段階において,対象物を数えることの予測力について検討した。 その結果,すべての果実状態が線形回帰に基づく収量予測に適していることが判明した。 概念的には、耳線と外部イベントの間にトレードオフがあり、予測を無効にする可能性がある。 このことから, 開花開始直前の開花期と開花直後の開花期と, 開花直後の開花期という2つの最適な時間点が示唆された。 しかし,画像データに基づく自動処理では,いずれのタイムポイントも解決が困難である。 果実の大きさが小さかったり、葉に閉ざされたりする傾向があるため、画像に基づいて成長するチェリーを数えることは極めて困難である。 最先端のフルーツカウント法により満足な結果を得ることは不可能であった。 高解像度のカメラを使っても、破裂する芽の中の元素を数えることは難しい。 対象物が手動で数えられる場合, サツマイモの収量予測が可能であるとともに, 同様の精度で自動的特徴抽出が未解決の課題であることが結論された。

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