論文の概要: Advancements in Weed Mapping: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01269v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 01:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.969404
• Title: Advancements in Weed Mapping: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 雑草マッピングの進歩:システムレビュー
• Authors: Mohammad Jahanbakht, Alex Olsen, Ross Marchant, Emilie Fillols, Mostafa Rahimi Azghadi,
• Abstract要約: 雑草分布の正確なタイムリーなデータを提供することにより、雑草マッピングは精密管理において重要な役割を果たす。 雑草マッピングの最近の進歩は、地上車両のレッドグリーンブルー(RGB)カメラ、衛星とドローンをベースとしたリモートセンシング、スペクトル、近赤外線(NIR)、サーマルカメラなどのセンサーを併用している。 得られたデータは、ビッグデータ分析や機械学習といった高度な技術を使って処理される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.243921692895637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weed mapping plays a critical role in precision management by providing accurate and timely data on weed distribution, enabling targeted control and reduced herbicide use. This minimizes environmental impacts, supports sustainable land management, and improves outcomes across agricultural and natural environments. Recent advances in weed mapping leverage ground-vehicle Red Green Blue (RGB) cameras, satellite and drone-based remote sensing combined with sensors such as spectral, Near Infra-Red (NIR), and thermal cameras. The resulting data are processed using advanced techniques including big data analytics and machine learning, significantly improving the spatial and temporal resolution of weed maps and enabling site-specific management decisions. Despite a growing body of research in this domain, there is a lack of comprehensive literature reviews specifically focused on weed mapping. In particular, the absence of a structured analysis spanning the entire mapping pipeline, from data acquisition to processing techniques and mapping tools, limits progress in the field. This review addresses these gaps by systematically examining state-of-the-art methods in data acquisition (sensor and platform technologies), data processing (including annotation and modelling), and mapping techniques (such as spatiotemporal analysis and decision support tools). Following PRISMA guidelines, we critically evaluate and synthesize key findings from the literature to provide a holistic understanding of the weed mapping landscape. This review serves as a foundational reference to guide future research and support the development of efficient, scalable, and sustainable weed management systems.
• Abstract（参考訳）: 雑草分布の正確なタイムリーなデータを提供することによって、雑草マッピングは精密管理において重要な役割を担い、標的制御と除草剤の使用を減らすことができる。 これにより、環境への影響を最小限に抑え、持続可能な土地管理をサポートし、農業や自然環境全体での結果を改善することができる。 雑草マッピングの最近の進歩は、地上車両のレッドグリーンブルー(RGB)カメラ、衛星とドローンをベースとしたリモートセンシング、スペクトル、近赤外線(NIR)、サーマルカメラなどのセンサーを併用している。 得られたデータは、ビッグデータ分析や機械学習などの高度な技術を用いて処理され、雑草マップの空間的および時間的解像度を大幅に改善し、サイト固有の管理決定を可能にする。 この領域では研究の活発化にもかかわらず、雑草マッピングに特化した総合的な文献レビューが欠落している。 特に、データ取得から処理技術やマッピングツールに至るまで、マッピングパイプライン全体にわたる構造化解析が存在しないため、フィールドの進捗は制限される。 データ取得(センサとプラットフォーム技術)、データ処理(アノテーションとモデリングを含む)、マッピング技術(時空間分析や意思決定支援ツールなど)の最先端手法を体系的に検討することで、これらのギャップに対処する。 PRISMAガイドラインに従って,本論文の重要な知見を批判的に評価,合成し,雑草マッピング景観の全体的理解を提供する。 このレビューは、将来の研究をガイドし、効率的でスケーラブルで持続可能な雑草管理システムの開発を支援するための基礎的な参考となる。

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