Estimativa de biomassa baseada em visão computacional para plantas invasoras

Summary

Relatamos procedimentos detalhados para um método de estimativa de biomassa de plantas invasoras que utiliza dados obtidos de sensoriamento remoto de veículos aéreos não tripulados (UAV) para avaliar a biomassa e capturar a distribuição espacial de espécies invasoras. Essa abordagem é altamente benéfica para a realização de avaliação de perigos e alerta precoce de plantas invasoras.

Abstract

Relatamos as etapas detalhadas de um método para estimar a biomassa de plantas invasoras com base em sensoriamento remoto UAV e visão computacional. Para a coleta de amostras da área de estudo, foi elaborado um quadrado amostral para randomizar os pontos amostrais. Um sistema de câmera aérea não tripulada foi construído usando um drone e uma câmera para adquirir imagens RGB contínuas da área de estudo por meio de navegação automatizada. Após a conclusão da filmagem, a biomassa acima do solo no quadro de amostra foi coletada e todas as correspondências foram rotuladas e embaladas. Os dados da amostra foram processados e as imagens aéreas foram segmentadas em pequenas imagens de 280 x 280 pixels para criar um conjunto de dados de imagens. Uma rede neural convolucional profunda foi utilizada para mapear a distribuição de Mikania micrantha na área de estudo, e seu índice de vegetação foi obtido. Os organismos coletados foram secos e o peso seco foi registrado como a biomassa da verdade fundamental. O modelo de regressão de biomassa de plantas invasoras foi construído usando a regressão K-vizinho mais próximo (KNNR), extraindo o índice de vegetação das imagens da amostra como uma variável independente e integrando-o com a biomassa de verdade do solo como uma variável dependente. Os resultados mostraram que foi possível prever com precisão a biomassa de plantas invasoras. Um mapa preciso de distribuição espacial da biomassa de plantas invasoras foi gerado por passagem de imagens, permitindo a identificação precisa de áreas de alto risco afetadas por plantas invasoras. Em resumo, este estudo demonstra o potencial de combinar sensoriamento remoto de veículos aéreos não tripulados com técnicas de aprendizado de máquina para estimar a biomassa de plantas invasoras. Contribui significativamente para a pesquisa de novas tecnologias e métodos para monitoramento em tempo real de plantas invasoras e fornece suporte técnico para monitoramento inteligente e avaliação de perigos em escala regional.

Introduction

Neste protocolo, o método proposto de estimativa de biomassa invasiva baseado em sensoriamento remoto de UAV e visão computacional pode refletir a distribuição de organismos invasores e prever o grau de risco biológico invasivo. As estimativas da distribuição e biomassa de organismos invasores são críticas para a prevenção e controle desses organismos. Uma vez que as plantas invasoras invadem, elas podem danificar o ecossistema e causar enormes perdas econômicas. Identificar com rapidez e precisão as plantas invasoras e estimar a biomassa das principais plantas invasoras são os principais desafios no monitoramento e controle de plantas invasoras. Neste protocolo, toma....

Protocol

1. Preparação de conjuntos de dados

1. Seleção do objeto de pesquisa
   1. Selecione amostras de teste com base no foco do estudo experimental, considerando opções como Mikania micrantha ou outras plantas invasoras.
2. Coletando imagens de UAV
   1. Prepare molduras de plástico quadradas de tamanho 0,5 m * 0,5 m e quantidade 25-50, dependendo do tamanho da área estudada.
   2. Empregue uma abordagem de amostragem aleatória para determinar os locais de am.......

Discussion

Apresentamos as etapas detalhadas de um experimento sobre estimativa da biomassa de plantas invasoras usando sensoriamento remoto UAV e visão computacional. O principal processo e as etapas desse acordo são mostrados na Figura 7. A qualidade adequada da amostra é um dos aspectos mais cruciais e desafiadores do programa. Essa importância vale para todas as plantas invasoras, bem como para quaisquer outros experimentos de estimativa de biomassa vegetal²⁴.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
DSLR camera	Nikon	D850	Sensor type: CMOS; Maximum number of pixels: 46.89 million; Effective number of pixels: 45.75 million; Maximum resolution 8256 x 5504.
GPU - Graphics Processing Unit	NVIDIA	RTX3090
Hexacopter	DJI	M600PRO	Horizontal flight: 65 km/h (no wind environment); Maximum flight load: 6000 g
PyCharm	Python IDE	2023.1
Python	Python	3.8.0
Pytorch	Pytorch	1.8.1