無人機於農作物定位及計數之應用

楊明德; 曾偉誠; 許鈺群; 曾信鴻

doi:10.6652/JoCICHE.201910_31(6).0005

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doi:DOI 号

来源数据

P569 - 577

工程学 > 土木与建筑工程
工程学 > 水利工程
工程学 > 市政与环境工程

DOI： 10.6652/JoCICHE

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无人机於农作物定位及计数之应用

ICROP POSITIONING AND COUNTING USING AN UNMANNED AERIAL VEHICLEY

杨明德(Ming-Der Yang) ；曾伟诚(Wei-Cheng Tseng) ；许钰群(Yu-Chun Hsu) ；曾信鸿(Hsin-Hung Tseng)

中国土木水利工程学刊； 31 卷 6 期 (2019 / 10 / 01) ， P569 - 577

繁体中文 DOI： 10.6652/JoCICHE.201910_31(6).0005

无人飞行载具；水稻；植株定位；计数； unmanned aerial vehicle (UAV) ； rice ； positioning ； counting

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摘要 │ 参考文献 (28) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

In order to accurately assess crop yield and growth status to achieve precision agriculture, plant positioning technology is an important basis. In this study, an image localization process based on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was established, and rice seedlings were taken as an example for research and demonstration. For demonstration, the proposed procedure was also applied to the other four different crops, including dragon fruit, banana, watermelon, and cabbage. The proposed procedure in this study integrates UAV operation with Image-Based Modeling (IBM) to a generate Orthoimage and a Digital Surface Model (DSM). Also, spatial Filter and various classification methods enable the plant positioning on the UAV image. The study result confirmed that the proposed procedure is workable by providing a recall rate of 98.3% and precision of 99.8% for seedling positioning and counting as well as dragon fruit, banana, watermelon, and cabbage. In this study, the positioning recall rate and the precision approached 98.3% and 99.8%, respectively, for rice seedlings. The proposed procedure was also applied to watermelon, cabbage, dragon fruit tree, and banana tree to demonstrate the positioning and counting for various crops and plants that shows this research can contribute to crops inventory.

参考文献 ( 28 ) 〈TOP〉

杨明德,蔡慧萍(2018)。无人飞行载具发展现况与未来趋势。土木水利，45(3)，23-29。
连结：
Aasen, H.,Honkavaara, E.,Lucieer, A.,Zarco-Tejada, P.(2018).Quantitative remote sensing at ultra-high resolution with UAV spectroscopy: A review of sensor technology, measurement procedures, and data correction workflows.Remote Sensing,10(7),1091.
Anys, H.,Bannari, A.,He, D. C.,Morin, D.(1994).Texture analysis for the mapping of urban areas using airborne MEIS-II images.Proceedings of the First International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition
Chen, S.,Laefer, D. F.,Mangina, E.,Zolanvari, S. M.,Byrne, J.(2019).UAV bridge inspection through evaluated 3D reconstructions.Journal of Bridge Engineering,24(4),5019001.
Chen, Y.,Ribera, J.,Boomsma, C.,Delp, E.(2017).Locating Crop Plant Centers from UAV-Based RGB Imagery.2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)

国际计量

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