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, tomamos Mikania micrantha como exemplo para explorar um método de estimativa de biomassa de plantas invasoras baseado em sensoriamento remoto aéreo não tripulado e visão computacional, que fornece uma nova abordagem e método para a pesquisa ecológica de plantas invasoras e promove a pesquisa ecológica e o manejo de plantas invasoras.
Atualmente, a medição da biomassa de Mikania micrantha é feita principalmente por amostragem manual1. Os métodos tradicionais de medição de biomassa precisam de muita força de trabalho e recursos materiais, que são ineficientes e limitados pelo terreno; é difícil atender às necessidades de estimativa regional de biomassa de Mikania micrantha. A principal vantagem de usar este protocolo é que ele fornece um método para quantificar a biomassa de plantas invasoras regionais e a distribuição espacial de plantas invasoras de uma forma que não leva em consideração as limitações de amostragem da área e elimina a necessidade de levantamentos manuais.
A tecnologia de sensoriamento remoto UAV alcançou certos resultados na estimativa de biomassa vegetal e tem sido amplamente utilizada na agricultura 2,3,4,5,6,7, silvicultura 8,9,10,11 e pastagens 12,13,14. A tecnologia de sensoriamento remoto UAV tem as vantagens de baixo custo, alta eficiência, alta precisão e operação flexível15,16, que pode obter com eficiência dados de imagens de sensoriamento remoto na área de estudo; Em seguida, a característica de textura e o índice de vegetação da imagem de sensoriamento remoto são extraídos para fornecer suporte de dados para a estimativa da biomassa vegetal em grande área. Os métodos atuais de estimativa de biomassa vegetal são categorizados principalmente em modelos paramétricos e não paramétricos17. Com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina, modelos não paramétricos de aprendizado de máquina com maior precisão têm sido amplamente utilizados na estimativa de sensoriamento remoto da biomassa vegetal. Chen et al.18 utilizaram regressão logística mista (MLR), KNNR e regressão florestal aleatória (RFR) para estimar a biomassa aérea das florestas na província de Yunnan. Eles concluíram que os modelos de aprendizado de máquina, especificamente KNNR e RFR, resultaram em resultados superiores em comparação com o MLR. Yan et al.19 empregaram modelos de regressão RFR e extreme gradient boosting (XGBR) para avaliar a precisão da estimativa da biomassa da floresta subtropical usando vários conjuntos de variáveis. Tian et al.20 utilizaram onze modelos de aprendizado de máquina para estimar a biomassa acima do solo de várias espécies de florestas de mangue na Baía de Beibuwan. Os pesquisadores descobriram que o método XGBR foi mais eficaz na determinação da biomassa aérea das florestas de mangue. A estimativa da biomassa vegetal usando sensoriamento remoto homem-máquina é uma prática bem estabelecida, no entanto, o uso de UAV para estimativa de biomassa da planta invasora Mikania micrantha ainda não foi relatado nacional e internacionalmente. Essa abordagem é fundamentalmente diferente de todos os métodos anteriores de estimativa de biomassa para plantas invasoras, especialmente Mikania micrantha.
Resumindo, o sensoriamento remoto UAV tem as vantagens de alta resolução, alta eficiência e baixo custo. Na extração de variáveis de características de imagens de sensoriamento remoto, características de textura combinadas com índices de vegetação podem obter melhor desempenho de previsão de regressão. Modelos não paramétricos podem obter modelos de regressão mais precisos do que os paramétricos na estimativa de biomassa vegetal. Portanto, para calcular a distribuição nula de plantas invasoras e sua biomassa com precisão, sugerimos os seguintes procedimentos descritos para o experimento de biomassa de plantas invasoras que se baseia em sensoriamento remoto usando UAVs e visão computacional.
Protocol
Representative Results
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.
<p cla…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
O autor agradece à Academia Chinesa de Ciências Agrícolas e à Universidade de Guangxi por apoiar este trabalho. O trabalho foi apoiado pelo Programa Nacional de P&D da China (2022YFC2601500 e 2022YFC2601504), pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (32272633), Programa de Ciência e Tecnologia de Shenzhen (KCXFZ20230731093259009)
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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