無人空中システム(UAS)からのディジタル画像を用いた作物高さモニタリング【Powered by NICT】

Chang Anjin; Jung Jinha; Maeda Murilo M.; Landivar Juan; Landivar Juan

文献

J-GLOBAL ID：201702251529082017 整理番号：17A1485120

無人空中システム(UAS)からのディジタル画像を用いた作物高さモニタリング【Powered by NICT】

Crop height monitoring with digital imagery from Unmanned Aerial System (UAS)

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巻： 141 ページ： 232-237 発行年： 2017年
JST資料番号： T0337A ISSN： 0168-1699 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

作物高さは全体的な作物条件,潅がい,と末端収率の推定を評価するための非常に重要な特性である。本研究では,無人空中システム(UAS)を用いた作物高さモロコシ(Sorghum bicolor)を監視するための新しい方法を提案した。UASデータは成長季を超えて七倍取得し,各空中獲得は地上50mの高度で有意な画像重なりをもつ200以上の画像を含んでいた。オルトモザイク画像と3Dポイントクラウドは,画像に動き(SfM)アルゴリズムから構造を適用することにより生成した。地上基準点(GCPs)は,研究域周辺に設置した,地理空間データ生成物の正確な地理参照のためのリアルタイムキネマティック(RTK)GPSを用いて調査した。ディジタル地形モデル(DTM)とデジタル表面モデル(DSM)は,3D点群データから生成し,作物高さモデル(CHM)を,それからDSMからDTMを差し引くことにより作成した。各品種の中心線に沿って均一な作物格子は,さらなる処理のために定義した。個々のグリッド内の最大CHM値はグリッドの作物高さを表すと考え,各品種の全域で格子高さの平均は個々の品種の作物高さと計算された。これらの測定は,マニュアル作物高さ測定と比較した。現場測定と提案手法間の二乗平均平方根誤差(RMSE)は0.33mであった。添加では,現場測定と提案した方法の両方から高さ推定値はS字状曲線を適合させることにより成長曲線を導出するために使用することができた。UASと現場測定から確立した曲線の観測値と予測値の間の残留RMSEsは0.05mと0.1mであった。成長曲線の結果は,提案した方法は,RMSEを示し,ソルガム高さを監視するためのより信頼性の高い成長曲線を生成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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畑作物一般 , パターン認識

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