近年ドローンによるリモートセンシングを用いた植物の三次元構造の把握が農業生産に活用されている。果樹を対象には、点群を基に木々の大きさや形状を解析し収穫量予測に活用する手法が検討されている。このとき測定データには環境中の様々な物体や複数の個体が含まれるため、点群を個体ごとに分割する処理が必要となる。本研究では点群分布の主成分分析により樹幹構造を考慮した近傍モデルを定義し、より高精度な個体分割を実現した。

Recently, understanding of 3D structure of plants using remote sensing by drones has been utilized for agricultural production. For fruit trees, there have been many methods to analyze volume and shape of trees based on point-cloud and to estimate the yield. Since multiple individuals and other various objects are included in the point-cloud, individual segmentation is required. In this study, we proposed a heuristic neighborhood model considering the trunk structure by principal component analysis (PCA), and the precision of the segmentation was improved.

Kaoru Senda, Ryo Shigeta, Wei Guo, Yoshihiro Kawahara

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