論文の概要: Ortho-Fuse: Orthomosaic Generation for Sparse High-Resolution Crop Health Maps Through Intermediate Optical Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10360v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 22:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.905444
• Title: Ortho-Fuse: Orthomosaic Generation for Sparse High-Resolution Crop Health Maps Through Intermediate Optical Flow Estimation
• Title（参考訳）: オルソフューズ:中間光学的フロー推定による低分解能作物健康マップのオルソモザイク生成
• Authors: Rugved Katole, Christopher Stewart,
• Abstract要約: AIによる作物の健康マッピングシステムは、従来のモニタリング手法よりも大きな利点がある。 伝統的なフォトグラム再構成は、十分な特徴対応を確立するために、画像間の70-80%のオーバーラップを必要とする。 オーソファス(Ortho-Fuse)は、オーソモザイクを発生させるための光学的フローベースフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI-driven crop health mapping systems offer substantial advantages over conventional monitoring approaches through accelerated data acquisition and cost reduction. However, widespread farmer adoption remains constrained by technical limitations in orthomosaic generation from sparse aerial imagery datasets. Traditional photogrammetric reconstruction requires 70-80\% inter-image overlap to establish sufficient feature correspondences for accurate geometric registration. AI-driven systems operating under resource-constrained conditions cannot consistently achieve these overlap thresholds, resulting in degraded reconstruction quality that undermines user confidence in autonomous monitoring technologies. In this paper, we present Ortho-Fuse, an optical flow-based framework that enables the generation of a reliable orthomosaic with reduced overlap requirements. Our approach employs intermediate flow estimation to synthesize transitional imagery between consecutive aerial frames, artificially augmenting feature correspondences for improved geometric reconstruction. Experimental validation demonstrates a 20\% reduction in minimum overlap requirements. We further analyze adoption barriers in precision agriculture to identify pathways for enhanced integration of AI-driven monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: AIによって駆動される作物の健康マッピングシステムは、データ取得の高速化とコスト削減を通じて、従来のモニタリングアプローチよりも大きなアドバンテージを提供する。 しかし、疎空画像データセットからのオルソモザイク生成の技術的制限により、広く農業従事が制限されている。 従来のフォトグラム再構成では、正確な幾何学的登録のために十分な特徴対応を確立するために、画像間重なりが70-80\%必要である。 リソース制約のある条件下で運用されるAI駆動システムは、これらの重複しきい値を一貫して達成することはできない。 本稿では,オーソファス(Ortho-Fuse)について述べる。オーソファス(Ortho-Fuse)は,オーソモザイク(ortho-Fuse)を生成するための光学的フローベースフレームワークである。 提案手法では, 連続する空中フレーム間の遷移画像の中間フロー推定を用いて, 特徴対応を人工的に強化し, 幾何的再構成を改良する。 実験による検証では、最小オーバーラップ要件の20倍の削減が示されている。 さらに、精密農業における導入障壁を分析し、AI駆動監視システムの強化のための経路を特定する。

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