Sammanfattning av denna webbsida: Utvecklingen av billiga obemannade luftfartyg (UAV) och lätta bildsensorer har lett till ett stort intresse för deras användning för fjärranalysapplikationer. Även om man har ägnat stor uppmärksamhet åt insamling, kalibrering, registrering och mosaik av data som samlats in från små UAV, kan tolkningen av dessa data till semantiskt meningsfull information fortfarande vara en mödosam uppgift. Ett standardsystem för datainsamling och klassificering av arbetsflöden kräver betydande manuella insatser för inställning av segmentstorlekar, val av funktioner och regelbaserad klassificeringsdesign. I detta dokument föreslår vi en alternativ inlärningsbaserad metod med hjälp av funktionsinlärning för att minimera den manuella ansträngning som krävs. Vi tillämpar detta system på klassificeringen av invasiva ogräsarter. Små UAV lämpar sig för detta program, eftersom de kan samla in data vid hög spatial upplösning, vilket är avgörande för klassificeringen av små eller lokala ogräsutbrott. I detta papper tillämpar vi funktionsinlärning för att generera en bank av bildfilter som gör det möjligt att extrahera funktioner som diskriminerar mellan ogräs av intresse och bakgrundsobjekt. Dessa funktioner är poolade för att sammanfatta bildstatistiken och utgör indata till en texton-baserad linjär klassificering som klassificerar en bild patch som ogräs eller bakgrund. Vi utvärderade vår inställning till ogräsklassificering på tre ogräs av betydelse i Australien: vatten hyacint, tropisk soda äpple och serrated tussock. Våra resultat visade att insamling av bilder på 5-10 m resulterade i den högsta klassificeringsnoggrannheten, indikerad av F1 poäng på upp till 94%. Avlägsna Sens. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
Inom jordbruket, CNN tillämpas för att klassificera fläckar av vatten hyacint, serrated tussock och tropiska soda äpple i REF.
Feature Learning Based Approach for Weed Classification Using High Resolution Aerial Images from a Digital Camera Mounted on a UAV
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}