不同的UAV高度对精确估计土豆作物生长速度的影响
Stephen Njehia Njane1, Shogo Tsuda1, Bart M van Marrewijk2
1Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, Memurocho, Kasaigun, Hokkaido, Japan.
Frontiers in plant science
|September 4, 2023
概括
使用DeepLab和无人机多谱成像的新型表型管道精确估计了土豆作物的高度和体积. 较低的无人机飞行高度 (15m) 提高了这些指标的准确性,而植被指数 (NDVI) 估计在所有高度上保持一致.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 准确的作物表型是农业研究和管理的关键.
- 无人机 (UAV) 技术为作物监测提供了一个可扩展的解决方案.
- 优化无人机飞行参数对于精确的数据采集至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证基于DeepLab的表型管道,用于土豆作物分析.
- 评估无人机飞行高度对估计土豆作物高度,体积和植被指数准确性的影响.
- 为了将无人机衍生的测量与手工估计进行比较.
主要方法:
- 开发了一个使用DeepLab进行图像分析的表型化管道.
- 在无人机上使用多光谱摄像头以在15米和30米的高度捕获数据.
- 通过手动测量植物高度,体积和NDVI.收集地面真相数据.
- 分析了无人机衍生和手工获得的作物参数之间的相关性.
主要成果:
- 在UAV估计和手动测量15米和30米的植物高度和体积之间观察到强烈的线性相关性 (R2 > 0.74).
- 在15米处飞行的无人机,由于地面采样距离和分辨率的增加,对高度和体积估计的精度更高.
- 规范差异植被指数 (NDVI) 估计显示高线性相关性 (R2 > 0.93) 并不受无人机飞行高度的影响.
结论:
- 开发的基于DeepLab的管道准确地估计了土豆作物属性.
- 较低的无人机飞行高度 (15m) 可以提高高度和体积估计的精度.
- 无论无人机飞行高度如何,NDVI估计精度都保持不变,在数据采集策略中提供灵活性.
