Fjärranalys är viktigt för precisionsjordbruket och den rumsliga upplösning som tillhandahålls av Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) revolutionerar precisionsjordbrukets arbetsflöden för mätning av grödans tillstånd och avkastning under växtsäsongen, för identifiering och övervakning av ogräs och andra tillämpningar. Övervakningen av enskilda träd för tillväxt, fruktproduktion och förekomst av skadegörare och sjukdomar förblir en hög forskningsprioritering och avgränsningen av varje träd med hjälp av automatiserade metoder som ett alternativ till manuell avgränsning skulle vara till nytta för den långsiktiga jordbruksförvaltningen. I detta papper upptäckte vi citrus och andra gröda träd från UAV bilder med hjälp av en enkel convolutional neural network (CNN) algoritm, följt av en klassificering förfining med hjälp av superpixlar som härrör från en enkel linjär iterativ Clustering (SLIC) algoritm. Arbetsflödet fungerade bra i en relativt komplex jordbruksmiljö (flera mål, träd i flera storlekar och åldrar osv.) hög noggrannhet (total noggrannhet = 96,24%, Precision (positivt prediktivt värde) = 94,59%, Recall (känslighet) = 97,94%). Såvitt vi vet är det första gången ett CNN har använts med UAV-multispektralt bildspråk för att fokusera på citrusträd. Fler av dessa enskilda fall behövs för att utveckla standardiserade automatiserade arbetsflöden för att hjälpa jordbrukschefer att bättre införliva stora volymer högupplösta UAV-bilder i jordbruksförvaltningens verksamhet.
Referens REF använder CNN för att upptäcka citrusfrukter och andra grödor och träd från UAV-bilder.
Identification of Citrus Trees from Unmanned Aerial Vehicle Imagery Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Drones', 'journal': 'Drones', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}