Sammanfattning av denna webbsida: Detektion och klassificering av trädslag från fjärranalysdata utfördes med hjälp av främst multispektral- och hyperspektralbilder och ljusdetektion och Ranging (LiDAR) data. Trots den jämförelsevis lägre kostnaden och högre rumsliga upplösning, fokuserade få studier på bilder fångade av Red-Green-Blue (RGB) sensorer. Dessutom har de senaste åren bevittnat imponerande framsteg i fråga om metoder för djupinlärning för att upptäcka föremål. Motiverade av detta scenario, föreslog och utvärderade vi användningen av Convolutional Neural Network (CNN)-baserade metoder i kombination med Unmanned Aerial Vehicle (UAV) hög rumslig upplösning RGB bilder för att upptäcka lagskyddade trädarter. Tre toppmoderna metoder för att upptäcka objekt utvärderades: Snabbare regionbaserade Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), YOLOv3 och RetinaNet. Ett dataset byggdes för att bedöma de utvalda metoderna, bestående av 392 RBG-bilder tagna från augusti 2018 till februari 2019, över ett skogsbebyggt stadsområde i mellanvästra Brasilien. Målet är en viktig trädart som hotas av utrotning som kallas Dipteryx alta Vogel (Fabaceae). Den experimentella analysen gav genomsnittlig precision cirka 92% med en tillhörande bearbetningstid under 30 millisekunder.
Dessutom föreslog och utvärderade REF en CNN-baserad metod för att upptäcka trädarter från högupplösta bilder tagna av RGB-kameror i en UAV-plattform.
Assessment of CNN-Based Methods for Individual Tree Detection on Images Captured by RGB Cameras Attached to UAVs
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}