Computer Vision-basierte Biomasseschätzung für invasive Pflanzen

Wir berichten über die detaillierten Schritte einer Methode zur Abschätzung der Biomasse invasiver Pflanzen auf Basis von UAV-Fernerkundung und Computer Vision. Um Proben aus dem Untersuchungsgebiet zu sammeln, haben wir eine quadratische Stichprobenanordnung vorbereitet, um die Probenahmepunkte zu randomisieren. Es wurde ein unbemanntes Luftbildkamerasystem mit einer Drohne und einer Kamera konstruiert, um durch automatisierte Navigation kontinuierliche RGB-Bilder des Untersuchungsgebiets zu erfassen. Nach Abschluss der Dreharbeiten wurde die oberirdische Biomasse im Probenrahmen gesammelt, und alle Korrespondenzen wurden beschriftet und verpackt. Die Beispieldaten wurden verarbeitet und die Luftbilder wurden in kleine Bilder von 280 x 280 Pixeln segmentiert, um einen Bilddatensatz zu erstellen. Ein tiefes neuronales Faltungsnetz wurde verwendet, um die Verbreitung von Mikania micrantha im Untersuchungsgebiet zu kartieren, und es wurde ihr Vegetationsindex erhalten. Die gesammelten Organismen wurden getrocknet und das Trockengewicht als Ground-Truth-Biomasse erfasst. Das Regressionsmodell für invasive pflanzliche Biomasse wurde unter Verwendung der K-Nearest-Neighbor-Regression (KNNR) konstruiert, indem der Vegetationsindex aus den Beispielbildern als unabhängige Variable extrahiert und mit der Ground-Truth-Biomasse als abhängige Variable integriert wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass es möglich war, die Biomasse invasiver Pflanzen genau vorherzusagen. Durch Bildtraversierung wurde eine genaue räumliche Verteilungskarte der invasiven Pflanzenbiomasse erstellt, die eine genaue Identifizierung von Hochrisikogebieten ermöglicht, die von invasiven Pflanzen betroffen sind. Zusammenfassend zeigt diese Studie das Potenzial der Kombination von unbemannter Fernerkundung von Luftfahrzeugen mit Techniken des maschinellen Lernens zur Abschätzung invasiver pflanzlicher Biomasse. Es leistet einen wichtigen Beitrag zur Erforschung neuer Technologien und Methoden für das Echtzeit-Monitoring invasiver Pflanzen und bietet technische Unterstützung für ein intelligentes Monitoring und eine Gefährdungsbeurteilung auf regionaler Ebene.