Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Мы подробно описываем процедуры для метода оценки биомассы инвазивных растений, который использует данные, полученные с помощью дистанционного зондирования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для оценки биомассы и захвата пространственного распределения инвазивных видов. Этот подход оказывается очень полезным для проведения оценки опасности и раннего предупреждения об инвазивных растениях.

Аннотация

Мы подробно рассказываем о шагах метода оценки биомассы инвазивных растений на основе дистанционного зондирования с помощью БПЛА и компьютерного зрения. Для сбора образцов из исследуемой области мы подготовили квадратную выборку для рандомизации точек выборки. Была создана система беспилотных аэрофотоаппаратов с использованием дрона и камеры для получения непрерывных RGB-изображений исследуемой территории с помощью автоматизированной навигации. После завершения съемки была собрана надземная биомасса в образце кадра, а все корреспонденции были промаркированы и упакованы. Образцы данных были обработаны, и аэрофотоснимки были сегментированы на небольшие изображения размером 280 x 280 пикселей для создания набора данных изображений. С помощью глубокой сверточной нейронной сети было составлено картографирование распространения Mikania micrantha на исследуемой территории, и получен ее вегетационный индекс. Собранные организмы были высушены, а сухой вес был зарегистрирован как наземная биомасса. Регрессионная модель инвазивной биомассы растений была построена с использованием регрессии K-ближайшего соседа (KNNR) путем извлечения вегетационного индекса из образцовых изображений в качестве независимой переменной и его интеграции с наземной биомассой в качестве зависимой переменной. Результаты показали, что можно точно предсказать биомассу инвазивных растений. Точная карта пространственного распределения биомассы инвазивных растений была создана путем обхода изображений, что позволило точно идентифицировать районы высокого риска, пораженные инвазивными растениями. Таким образом, это исследование демонстрирует потенциал сочетания дистанционного зондирования беспилотных летательных аппаратов с методами машинного обучения для оценки инвазивной биомассы растений. Она вносит значительный вклад в исследование новых технологий и методов мониторинга инвазивных растений в режиме реального времени и обеспечивает техническую поддержку интеллектуального мониторинга и оценки опасностей в региональном масштабе.

Введение

В данном протоколе предложенный метод оценки инвазивной биомассы на основе дистанционного зондирования БПЛА и компьютерного зрения может отражать распределение инвазивных организмов и прогнозировать степень инвазивной биологической опасности. Оценки распределения и биомассы инвазивных организмов имеют решающее значение для профилактики и борьбы с этими организмами. Как только инвазивные растения вторгаются, они могут нанести ущерб экосистеме и нанести огромный экономический ущерб. Быстрая и точная идентификация инвазивных растений и оценка ключевой биомассы инвазивных растений являются основными проблемами в мониторинге и контроле инвазивных растений. В этом протоколе....

протокол

1. Подготовка наборов данных

  1. Выбор объекта исследования
    1. Отбирайте тестовые образцы исходя из направленности экспериментального исследования, рассматривая такие варианты, как Mikania micrantha или другие инвазивные растения.
  2. Сбор изображений с БПЛА
    1. Подготовьте квадратные пластиковые рамы размером 0,5 м*0,5 м и количеством 25-50, в зависимости от размера изучаемой площади.
    2. Используйте метод случайной выборки для определения мест отбора проб почвы на исследуемой территории с использованием достаточного количества проб биомассы. Расположите раму для образца горизонтально над растительностью....

Результаты

Мы демонстрируем репрезентативные результаты метода оценки инвазивных растений на основе компьютерного зрения, который реализуется программным способом на компьютере. В этом эксперименте мы оценили пространственное распределение и оценили биомассу инвазивных растений в их естеств.......

Обсуждение

Мы подробно представляем этапы эксперимента по оценке биомассы инвазивных растений с помощью дистанционного зондирования с помощью БПЛА и компьютерного зрения. Основной процесс и этапы этого соглашения показаны на рисунке 7. Надлежащее качество образцов является одн?.......

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Автор благодарит Китайскую академию сельскохозяйственных наук и Университет Гуанси за поддержку этой работы. Работа была поддержана Национальной ключевой программой исследований и разработок Китая (2022YFC2601500 и 2022YFC2601504), Национальным фондом естественных наук Китая (32272633), Шэньчжэньской научно-технической программой (KCXFZ20230731093259009)

....

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
DSLR cameraNikonD850Sensor type: CMOS; Maximum number of pixels: 46.89 million; Effective number of pixels: 45.75 million; Maximum resolution 8256 x 5504.
GPU - Graphics Processing UnitNVIDIA RTX3090
HexacopterDJI M600PROHorizontal flight: 65 km/h (no wind environment); Maximum flight load: 6000 g
PyCharmPython IDE2023.1
PythonPython3.8.0
PytorchPytorch1.8.1

Ссылки

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

204K

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены