Sammanfattning av denna webbsida: Nya framsteg inom fjärranalys av bilder och geospatial bildbehandling med hjälp av obemannade luftfartyg (UAV) har gjort det möjligt att snabbt och kontinuerligt utveckla övervakningsverktyg för hantering av grödor och upptäckt/övervakning av skadeinsekter. I detta dokument beskrivs en (UAV) fjärranalysbaserad metod för att öka effektiviteten hos befintliga övervakningsmetoder (mänskliga inspektörer och insektsfällor) för att upptäcka skadedjursangrepp (t.ex. druvfylloxera i vingårdar). Metoden använder en UAV integrerad med avancerade digitala hyperspektral-, multispektral- och RGB-sensorer. Vi implementerade metodiken för utveckling av en prediktiv modell för phylloxera detektion. I denna metod utforskar vi kombinationen av luftburen RGB, multispektral och hyperspektral bild med markbaserade data vid två separata tidsperioder och under olika nivåer av phylloxera angrepp. Vi beskriver den teknik som används-sensorerna, UAV, och flygverksamheten-bearbetning arbetsflödet för dataset från varje bildtyp, och metoderna för att kombinera flera luftburna med markbaserade dataset. Slutligen presenterar vi relevanta resultat av korrelation mellan de olika behandlade datamängderna. Syftet med denna forskning är att utveckla en ny metod för insamling, bearbetning, analys och integrering av multispektral-, hyperspektral-, mark- och rumslig data för att på distans känna av olika variabler i olika tillämpningar, t.ex. i detta fall övervakning av växtskadegörare. Utvecklingen av en sådan metod skulle ge forskare, agronomer och UAV-utövare tillförlitliga protokoll för datainsamling och metoder för att uppnå snabbare bearbetningsteknik och integrera flera datakällor i olika fjärranalystillämpningar.
Den senaste tidens framsteg när det gäller fjärranalys av bilder och geospatial bildbehandling med hjälp av obemannade luftfartyg har gjort det möjligt att snabbt och kontinuerligt utveckla övervakningsverktyg för hantering av grödor och upptäckt/övervakning av skadeinsekter och sjukdomar.
A Novel Methodology for Improving Plant Pest Surveillance in Vineyards and Crops Using UAV-Based Hyperspectral and Spatial Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}