コンピュータビジョンに基づく侵入植物バイオマス推定
Summary
本稿では、無人航空機(UAV)リモートセンシングから得られたデータを活用して、侵入種のバイオマス評価と空間分布を捉える侵入植物バイオマス推定手法の詳細な手順を報告する。このアプローチは、ハザード評価と侵入植物の早期警告を実施するのに非常に有益であることが証明されています。
Abstract
UAVリモートセンシングとコンピュータビジョンに基づいて侵入植物のバイオマスを推定する方法の詳細な手順について報告します。調査範囲からサンプルを収集するために、サンプリングポイントをランダム化するためのサンプル正方形アセンブリを準備しました。ドローンとカメラを用いて無人航空カメラシステムを構築し、自動ナビゲーションにより調査地域のRGB画像を連続的に取得するシステムを構築しました。撮影終了後、サンプルフレーム内の地上バイオマスを回収し、すべての対応物にラベルを付けてパッケージ化しました。サンプル データを処理して、航空画像を 280 x 280 ピクセルの小さな画像に分割して、画像データセットを作成しました。深層畳み込みニューラルネットワークを用いて、調査地域における Mikania micrantha の分布をマッピングし、その植生指数を求めた。採取した生物を乾燥させ、その乾燥重量をグラウンドトゥルースバイオマスとして記録しました。侵略的植物バイオマス回帰モデルは、サンプル画像から植生指数を独立変数として抽出し、それを従属変数としてグラウンドトゥルースバイオマスと統合することにより、K最近傍回帰(KNNR)を使用して構築されました。その結果、外来植物のバイオマスを正確に予測できることが示されました。画像トラバーサルにより、侵入植物バイオマスの正確な空間分布マップが生成され、侵入植物の影響を受けるリスクの高い地域を正確に特定することができました。要約すると、この研究は、無人航空機のリモートセンシングと機械学習技術を組み合わせて、侵入植物のバイオマスを推定する可能性を示しています。これは、侵入植物のリアルタイム監視のための新しい技術と方法の研究に大きく貢献し、地域規模でのインテリジェントな監視と危険評価のための技術サポートを提供します。
Introduction
このプロトコルでは、UAVリモートセンシングとコンピュータービジョンに基づく侵襲的バイオマス推定の提案された方法は、侵入生物の分布を反映し、侵襲的バイオハザードの程度を予測することができます。侵入生物の分布とバイオマスの推定は、これらの生物の予防と制御にとって重要です。侵入植物が侵入すると、生態系に損害を与え、莫大な経済的損失を引き起こす可能性があります。侵入植物の迅速かつ正確な特定と主要な侵入植物バイオマスの推定は、侵入植物の監視と制御における主要な課題です。このプロトコルでは、 Mikania micrantha を例に、無人空中リモートセンシングとコンピュータービジョンに基づく侵入植物バイオマス推定方法を探求し、侵入植物の生態学的研究のための新しいアプローチと方法を提供し、侵入植物の生態学的研究と管理を促進します。
現在、 Mikania micrantha のバイオマス測定は、主に手動サンプリング1によって行われています。従来のバイオマス測定方法では、多くの労働力と材料資源が必要ですが、これらは非効率的で地形によって制限されています。 Mikania micrantha の地域バイオマス推定のニーズを満たすことは困難です。このプロトコルを使用する主な利点は、地域のサンプリング制限を考慮せず、手動調査の必要性を排除する方法で、地域の侵入植物バイオマスと侵入植物の空間分布を定量化する方法を提供することです。
UAVリモートセンシング技術は、植物バイオマスの推定において一定の結果を達成しており、農業2,3,4,5,6,7、林業8,9,10,11、および草地12,13,14で広く使用されています.UAVリモートセンシング技術には、低コスト、高効率、高精度、および柔軟な操作15,16という利点があり、調査エリアでリモートセンシング画像データを効率的に取得できます。次に、リモートセンシング画像のテクスチャ特徴と植生指数を抽出し、広域の植物バイオマスの推定のためのデータを提供します。現在の植物バイオマス推定手法は、主にパラメトリックモデルとノンパラメトリックモデルに分類される17。機械学習アルゴリズムの発展に伴い、より精度の高いノンパラメトリック機械学習モデルは、植物バイオマスのリモートセンシング推定に広く利用されています。Chen et al.18は、混合ロジスティック回帰(MLR)、KNNR、およびランダムフォレスト回帰(RFR)を使用して、雲南省の森林の地上バイオマスを推定しました。彼らは、機械学習モデル、特にKNNRとRFRがMLRと比較して優れた結果をもたらしたと結論付けました。Yanら19は、RFRと極度勾配ブースティング(XGBR)回帰モデルを使用して、さまざまな変数セットを使用して亜熱帯林バイオマスを推定する精度を評価しました。Tianら20は、11の機械学習モデルを利用して、北武湾のさまざまなマングローブ林種の地上バイオマスを推定しました。研究者たちは、XGBR法がマングローブ林の地上部バイオマスを決定するのにより効果的であることを発見しました。マンマシンリモートセンシングを用いた植物バイオマス推定は確立された手法ですが、侵入植物Mikania micranthaのバイオマス推定のためのUAVの使用は、まだ国内外で報告されていません。このアプローチは、侵入植物、特にMikania micranthaのバイオマス推定の以前のすべての方法と根本的に異なります。
要約すると、UAVリモートセンシングには、高解像度、高効率、低コストという利点があります。リモートセンシング画像の特徴変数抽出では、テクスチャ特徴量と植生指数を組み合わせることで、より優れた回帰予測性能を得ることができます。ノンパラメトリックモデルは、植物バイオマス推定においてパラメトリックモデルよりも正確な回帰モデルを取得できます。したがって、侵入植物とそのバイオマスのヌル分布を正確に計算するために、UAVとコンピュータービジョンを使用したリモートセンシングに依存する侵入植物バイオマス実験の次の手順を概説することを提案します。
Protocol
Representative Results
Discussion
UAVリモートセンシングとコンピュータビジョンを用いて外来植物のバイオマスを推定する実験の詳細な手順を紹介します。この契約の主なプロセスと手順を 図 7 に示します。適切なサンプル品質は、プログラムの最も重要で困難な側面の1つです。この重要性は、すべての侵入植物だけでなく、他の植物バイオマス推定実験にも当てはまります24。
<…Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
著者は、この研究を支援してくれた中国農業科学院と広西大学に感謝します。この研究は、中国の国家重点研究開発プログラム(2022YFC2601500および2022YFC2601504)、中国国家自然科学基金会(32272633)、深セン科学技術プログラム(KCXFZ20230731093259009)の支援を受けました
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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