論文の概要: Multimodal Data Integration for Sustainable Indoor Gardening: Tracking Anyplant with Time Series Foundation Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21932v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 19:19:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.461966
- Title: Multimodal Data Integration for Sustainable Indoor Gardening: Tracking Anyplant with Time Series Foundation Model
- Title（参考訳）: 持続可能な室内園芸のためのマルチモーダルデータ統合:時系列基礎モデルによる植物追跡
- Authors: Seyed Hamidreza Nabaei, Zeyang Zheng, Dong Chen, Arsalan Heydarian,
- Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョン,機械学習(ML),環境センシングを統合し,植物の健康と成長を自動監視する新しいフレームワークを提案する。
従来のアプローチとは異なり、このフレームワークは、RGB画像、植物表現型データ、温度や湿度などの環境要因を組み合わせて、制御された生育環境における植物水ストレスを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.8186542545443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Indoor gardening within sustainable buildings offers a transformative solution to urban food security and environmental sustainability. By 2030, urban farming, including Controlled Environment Agriculture (CEA) and vertical farming, is expected to grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 13.2% from 2024 to 2030, according to market reports. This growth is fueled by advancements in Internet of Things (IoT) technologies, sustainable innovations such as smart growing systems, and the rising interest in green interior design. This paper presents a novel framework that integrates computer vision, machine learning (ML), and environmental sensing for the automated monitoring of plant health and growth. Unlike previous approaches, this framework combines RGB imagery, plant phenotyping data, and environmental factors such as temperature and humidity, to predict plant water stress in a controlled growth environment. The system utilizes high-resolution cameras to extract phenotypic features, such as RGB, plant area, height, and width while employing the Lag-Llama time series model to analyze and predict water stress. Experimental results demonstrate that integrating RGB, size ratios, and environmental data significantly enhances predictive accuracy, with the Fine-tuned model achieving the lowest errors (MSE = 0.420777, MAE = 0.595428) and reduced uncertainty. These findings highlight the potential of multimodal data and intelligent systems to automate plant care, optimize resource consumption, and align indoor gardening with sustainable building management practices, paving the way for resilient, green urban spaces.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な建物内の屋内ガーデニングは、都市部の食料安全保障と環境の持続可能性に対する変革的な解決策を提供する。
2030年までには、制御環境農業(CEA)や垂直農業を含む都市農業が、2024年から2030年にかけての複合的な成長率(CAGR)の13.2%で成長すると予想されている。
この成長は、IoT(Internet of Things)技術の進歩、スマートな成長システムのような持続可能なイノベーション、そしてグリーンインテリアデザインへの関心の高まりによって加速されている。
本稿では,コンピュータビジョン,機械学習(ML),環境センシングを統合し,植物の健康と成長を自動監視する新しいフレームワークを提案する。
従来のアプローチとは異なり、このフレームワークは、RGB画像、植物表現型データ、温度や湿度などの環境要因を組み合わせて、制御された生育環境における植物水ストレスを予測する。
このシステムは高解像度カメラを用いてRGB、植物面積、高さ、幅などの表現型の特徴を抽出し、ラグ・ラマ時系列モデルを用いて水ストレスを分析し予測する。
実験の結果,RGB,サイズ比,環境データの統合は予測精度を著しく向上させ,最小誤差(MSE = 0.420777, MAE = 0.595428)を達成し,不確実性を低減した。
これらの知見は、植物ケアの自動化、資源消費の最適化、屋内園芸と持続的な建物管理の実践の整合化、レジリエントでグリーンな都市空間への道を開くためのマルチモーダルデータとインテリジェントシステムの可能性を強調している。
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