論文の概要: Review and Evaluation of Point-Cloud based Leaf Surface Reconstruction Methods for Agricultural Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03328v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 22:13:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.513962
- Title: Review and Evaluation of Point-Cloud based Leaf Surface Reconstruction Methods for Agricultural Applications
- Title（参考訳）: 農業用ポイントクラウド型リーフ表面再構成手法のレビューと評価
- Authors: Arif Ahmed, Parikshit Maini,
- Abstract要約: 葉面の9つの代表的表面再構成法の比較検討を行った。
これらの手法を,LAST-STRAW,Pheno4D,Crops3Dの3つの公開データセット上で評価した。
この分析は、表面積推定精度、滑らか性、ノイズや欠落データに対する堅牢性、異なる手法間の計算コストのトレードオフを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3724127405825708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate reconstruction of leaf surfaces from 3D point cloud is essential for agricultural applications such as phenotyping. However, real-world plant data (i.e., irregular 3D point cloud) are often complex to reconstruct plant parts accurately. A wide range of surface reconstruction methods has been proposed, including parametric, triangulation-based, implicit, and learning based approaches, yet their relative performance for leaf surface reconstruction remains insufficiently understood. In this work, we present a comparative study of nine representative surface reconstruction methods for leaf surfaces. We evaluate these methods on three publicly available datasets: LAST-STRAW, Pheno4D, and Crops3D - spanning diverse species, sensors, and sensing environments, ranging from clean high-resolution indoor scans to noisy low-resolution field settings. The analysis highlights the trade-offs between surface area estimation accuracy, smoothness, robustness to noise and missing data, and computational cost across different methods. These factors affect the cost and constraints of robotic hardware used in agricultural applications. Our results show that each method exhibits distinct advantages depending on application and resource constraints. The findings provide practical guidance for selecting surface reconstruction techniques for resource constrained robotic platforms.
- Abstract（参考訳）: 3次元点雲からの葉面の正確な再構築は, 表現型化などの農業用途に不可欠である。
しかし、実世界の植物データ(すなわち不規則な3D点雲)は、しばしば植物部分を正確に再構築するために複雑である。
パラメトリック,三角法,暗黙的,学習に基づくアプローチを含む幅広い表面再構成手法が提案されているが,葉面再構成の相対的性能は未だ十分に理解されていない。
本研究は,葉面の9つの代表的表面再構成法の比較研究である。
LAST-STRAW,Pheno4D,Crops3Dの3つの公開データセットを用いてこれらの手法の評価を行った。
この分析は、表面積推定精度、滑らか性、ノイズや欠落データに対する堅牢性、異なる手法間の計算コストのトレードオフを強調している。
これらの要因は、農業用途で使用されるロボットハードウェアのコストと制約に影響を与える。
その結果,各手法は,アプリケーションやリソースの制約によって異なる利点を示すことがわかった。
本研究は,資源制約型ロボットプラットフォームのための表面再構成技術を選択するための実践的ガイダンスを提供する。
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