침입 식물에 대한 컴퓨터 비전 기반 바이오매스 추정
Summary
우리는 무인 항공기(UAV) 원격 감지에서 얻은 데이터를 활용하여 바이오매스를 평가하고 침입종의 공간 분포를 캡처하는 침입 식물 바이오매스 추정 방법에 대한 자세한 절차를 보고합니다. 이 접근 방식은 침입 식물에 대한 위험 평가 및 조기 경고를 수행하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.
Abstract
우리는 UAV 원격 감지 및 컴퓨터 비전을 기반으로 침입 식물의 바이오매스를 추정하는 방법의 자세한 단계를 보고합니다. 연구 영역에서 샘플을 수집하기 위해 샘플링 점을 무작위화하기 위해 샘플 정사각형 어셈블리를 준비했습니다. 드론과 카메라를 이용한 무인 항공 카메라 시스템을 구축하여 자동 항법을 통해 연구 지역의 연속 RGB 이미지를 획득했습니다. 촬영이 완료된 후 샘플 프레임의 지상 바이오매스를 수집하고 모든 서신에 라벨을 붙이고 포장했습니다. 샘플 데이터를 처리하고 항공 이미지를 280 x 280 픽셀의 작은 이미지로 분할하여 이미지 데이터 세트를 만들었습니다. 심층 컨볼루션 신경망을 사용하여 연구 지역에서 Mikania micrantha 의 분포를 매핑하고 식생 지수를 얻었습니다. 수집된 유기체는 건조되었고, 건조 중량은 실측 생물량으로 기록되었습니다. 침입 식물 바이오매스 회귀 모델은 샘플 이미지에서 식생 지수를 독립 변수로 추출하고 이를 종속 변수로 실측 바이오매스와 통합하여 K-최근접 이웃 회귀(KNNR)를 사용하여 구성되었습니다. 그 결과 침입 식물의 바이오매스를 정확하게 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 이미지 순회를 통해 침입 식물 바이오매스의 정확한 공간 분포 맵이 생성되어 침입 식물의 영향을 받는 고위험 지역을 정확하게 식별할 수 있었습니다. 요약하면, 이 연구는 무인 항공기 원격 감지와 기계 학습 기술을 결합하여 침입 식물 바이오매스를 추정할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 침입 식물의 실시간 모니터링을 위한 새로운 기술 및 방법 연구에 크게 기여하고 있으며 지역 규모에서 지능형 모니터링 및 위험 평가를 위한 기술 지원을 제공합니다.
Introduction
이 프로토콜에서 제안된 UAV 원격 감지 및 컴퓨터 비전을 기반으로 한 침습적 바이오매스 추정 방법은 침입 유기체의 분포를 반영하고 침습적 생물학적 위험의 정도를 예측할 수 있습니다. 침입 유기체의 분포 및 생물량에 대한 추정치는 이러한 유기체의 예방 및 통제에 매우 중요합니다. 외래 식물이 침입하면 생태계를 손상시키고 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. 침입 식물을 빠르고 정확하게 식별하고 주요 침입 식물 바이오매스를 추정하는 것은 침입 식물 모니터링 및 제어의 주요 과제입니다. 이 프로토콜에서는 Mikania micrantha 를 예로 들어 무인 항공 원격 감지 및 컴퓨터 비전을 기반으로 한 침입 식물 바이오매스 추정 방법을 탐색하여 침입 식물의 생태 연구를 위한 새로운 접근 방식과 방법을 제공하고 침입 식물의 생태 연구 및 관리를 촉진합니다.
현재 Mikania micrantha 의 바이오매스 측정은 주로 수동 샘플링으로 수행됩니다1. 전통적인 바이오매스 측정 방법은 많은 인력과 물적 자원이 필요하며, 이는 비효율적이고 지형에 의해 제한됩니다. Mikania micrantha 의 지역 바이오매스 추정 요구를 충족시키는 것은 어렵습니다.이 프로토콜 사용의 주요 이점은 지역의 샘플링 제한을 고려하지 않고 수동 조사의 필요성을 제거하는 방식으로 지역 침입 식물 바이오매스 및 침입 식물의 공간 분포를 정량화하는 방법을 제공한다는 것입니다.
UAV 원격 감지 기술은 식물 바이오매스 추정에서 확실한 결과를 얻었으며 농업 2,3,4,5,6,7, 임업 8,9,10,11 및 초원 12,13,14에서 널리 사용되었습니다.. UAV 원격 감지 기술은 저비용, 고효율, 고정밀 및 유연한 작동(15,16)의 장점이 있어 연구 영역에서 원격 감지 이미지 데이터를 효율적으로 얻을 수 있습니다. 그런 다음, 원격 탐사 이미지의 질감 특징과 식생 지수를 추출하여 넓은 지역의 식물 바이오매스를 추정하기 위한 데이터를 지원합니다. 현재의 식물 바이오매스 추정 방법은 주로 파라메트릭 모델과 비파라메트릭 모델로 분류된다17. 기계 학습 알고리즘의 개발로 더 높은 정확도의 비모수적 기계 학습 모델이 식물 바이오매스의 원격 감지 추정에 널리 사용되었습니다. Chen et al.18은 MLR(Mixed Logistic Regression), KNNR 및 RFR(Random Forest Regression)을 사용하여 윈난성 산림의 지상 바이오매스를 추정했습니다. 그들은 기계 학습 모델, 특히 KNNR 및 RFR이 MLR에 비해 우수한 결과를 가져왔다는 결론을 내렸습니다. Yan et al.19은 다양한 변수 세트를 사용하여 아열대림 바이오매스 추정의 정확성을 평가하기 위해 RFR 및 XGBR(Extreme Gradient Boosting) 회귀 모델을 사용했습니다. Tian et al.20은 11개의 기계 학습 모델을 활용하여 Beibuwan Bay의 다양한 맹그로브 숲 종의 지상 생물량을 추정했습니다. 연구진은 XGBR 방법이 맹그로브 숲의 지상 바이오매스를 결정하는 데 더 효과적이라는 것을 발견했다. 인간-기계 원격 탐사를 사용한 식물 바이오매스 추정은 잘 확립된 관행이지만, 침입 식물 Mikania micrantha의 바이오매스 추정을 위한 UAV 사용은 아직 국내외적으로 보고된 적이 없습니다. 이 접근법은 침입 식물, 특히 Mikania micrantha에 대한 이전의 모든 바이오매스 추정 방법과 근본적으로 다릅니다.
요약하자면, UAV 원격 감지는 고해상도, 고효율 및 저렴한 비용의 장점이 있습니다. 원격 탐사 이미지의 특징 변수 추출에서 식생 지수와 결합된 텍스처 특징은 더 나은 회귀 예측 성능을 얻을 수 있습니다. 비모수 모델은 식물 바이오매스 추정에서 모수적 모델보다 더 정확한 회귀 모델을 얻을 수 있습니다. 따라서 침입 식물과 그 바이오매스의 null 분포를 정확하게 계산하기 위해 UAV 및 컴퓨터 비전을 사용한 원격 감지에 의존하는 침입 식물 바이오매스 실험에 대해 다음과 같은 요약된 절차를 제안합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
UAV 원격 감지 및 컴퓨터 비전을 사용하여 침입 식물의 바이오매스를 추정하는 실험의 자세한 단계를 제시합니다. 이 계약의 주요 프로세스와 단계는 그림 7에 나와 있습니다. 적절한 시료 품질은 프로그램에서 가장 중요하고 어려운 측면 중 하나입니다. 이러한 중요성은 다른 식물 바이오매스 추정 실험뿐만 아니라 모든 침입 식물에도 적용된다24.
<p clas…Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
저자는 이 연구를 지원해준 중국농업과학원(Chinese Academy of Agricultural Sciences)과 광시대학교(Guangxi University)에 감사를 표한다. 이 연구는 중국 국가 핵심 R&D 프로그램(2022YFC2601500 및 2022YFC2601504), 중국 국가자연과학재단(32272633), 선전 과학기술프로그램(KCXFZ20230731093259009)의 지원을 받았습니다.
Materials
| 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 |
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