著者スポットライト:効率的な侵入植物バイオマス推定のためのUAVリモートセンシング

私たちの方法は、UAVリモートセンシングとコンピュータービジョンを利用して、侵入植物のバイオマスを効率的に推定し、複雑な環境での従来の手動調査とデータ収集の非効率性と主観性を克服します。植物バイオマス推定のためのUAVリモートセンシングの最近の進歩には、高解像度イメージングとマルチモーダルデータ統合が含まれます。これらの開発は、より正確なデータサポートを提供することにより、科学研究、環境モニタリング、農業管理を強化します。

植物バイオマス推定のためのUAVリモートセンシングの進歩には、高解像度センサー、マルチスペクトルハイパースペクトルイメージング、GPS、INS、専用データ処理ソフトウェア、AIとディープラーニング、バッテリーの改良、データストレージの強化、クラウドコンピューティングが含まれます。伝統的な植物バイオマスに関連するのは、伝統的な方法です。私たちの提案する手法は、サービスとデータのコーミングを必要とせず、他のマルチスペクトルハイパースペクトル推定手法については、特別な要件は必要ありません。

私たちの方法は、経験を必要とせずに植物のバイオマスを正確に推定できるのが私たちの強みです。当研究室では、今後もUAV遠隔センサプラントバイオマス推定の研究を進めていきます。将来的には、驚くべきディープラーニングアルゴリズムのファームウェアに焦点を当て、リモートで保存されたデータフィルタリングに適用します。

繁栄の好みとセンサー技術の革新に関する深い研究を続けています。