Computer Vision-basierte Biomasseschätzung für invasive Pflanzen

Unsere Methode nutzt UAV-Fernerkundung und Computer Vision, um invasive Pflanzenbiomasse effizient zu schätzen und die Ineffizienzen und Subjektivität traditioneller manueller Erhebungen und Datenerfassung in komplexen Umgebungen zu überwinden. Zu den jüngsten Fortschritten in der UAV-Fernerkundung zur Schätzung der pflanzlichen Biomasse gehören hochauflösende Bildgebung und multimodale Datenintegration. Diese Entwicklungen verbessern die wissenschaftliche Forschung, die Umweltüberwachung und das landwirtschaftliche Management, indem sie eine präzisere Datenunterstützung bieten.

Zu den Fortschritten in der UAV-Fernerkundung für die Schätzung der Pflanzenbiomasse gehören hochauflösende Sensoren, multispektrale hyperspektrale Bildgebung, GPS, INS, spezialisierte Datenverarbeitungssoftware, KI und Deep Learning, verbesserte Batterien, verbesserte Datenspeicherung und Cloud Computing. In Bezug auf eine traditionelle pflanzliche Biomasse handelt es sich um traditionelle Methoden. Unsere vorgeschlagene Methode erfordert keinen Service und keine Datenkämmung, und für andere multispektrale hyperspektrale Schätzmethoden benötigen wir keine besonderen Anforderungen.

Unsere Methode ist in der Lage, die Biomasse einer Pflanze ohne Erfahrung genau zu schätzen, was unser Vorteil ist. Unser Labor wird die Schätzung der Pflanzenbiomasse von UAV-Fernsensoren weiter untersuchen. In Zukunft werden wir uns auf die Firmware erstaunlicher Deep-Learning-Algorithmen konzentrieren, die bei der Filterung von ferngespeicherten Daten zum Einsatz kommen.

Fortsetzung der tiefgreifenden Forschung über die Präferenz für Gedeihen und die Innovationen in der Sensortechnologie.