Användningen av fjärrbilder tagna av obemannade luftfartyg (UAV) har en enorm potential för att utforma detaljerade platsspecifika ogräsbekämpningsbehandlingar tidigt efter utbrottet, vilket inte har varit möjligt tidigare med konventionella luftburna eller satellitbilder. En robust och helt automatisk objektbaserad bildanalys (OBIA) har utvecklats på en serie UAV-bilder med hjälp av en sexbands multispektral kamera (synlig och nära infrarött område) med det yttersta målet att skapa en ogräskarta i ett experimentellt majsfält i Spanien. OBIA-förfarandet kombinerar flera kontextuella, hierarkiska och objektbaserade funktioner och består av tre på varandra följande faser: 1) klassificering av odlingsrader genom tillämpning av en dynamisk och autoadaptiv klassificeringsmetod, 2) diskriminering av grödor och ogräs på grundval av deras relativa positioner med hänvisning till odlingsraderna, och 3) generering av en ogräsangreppskarta i en rutnätsstruktur. Uppskattningen av ogrästäckningen från bildanalysen gav tillfredsställande resultat. Förhållandet mellan uppskattad och observerad ogräsdensitet hade en bestämningskoefficient på r 2 = 0,89 och ett rotmedelvärde för kvadratfel på 0,02. En karta över tre kategorier av ogrästäckning gjordes med 86 % av den totala noggrannheten. Inom det experimentella området var området fritt från ogräs 23 % och området med låg ogrästäckning (<5 % ogräs) var 47 %, vilket tyder på en hög potential för att minska spridning av herbicider eller andra ogräsåtgärder. OBIA-förfarandet beräknar flera data och statistik som härleds från klassificeringsresultaten, vilket gör det möjligt att beräkna krav på herbicider och uppskatta den totala kostnaden för ogräshantering i förväg.
I REF utvecklades ett objektbaserat bildanalysförfarande (OBIA) baserat på en serie UAV-bilder för automatisk diskriminering av odlingsrader och ogräs i ett majsfält.
Weed Mapping in Early-Season Maize Fields Using Object-Based Analysis of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Geography']}