Door driedimensionale puntenwolken te bouwen van foto's met een hoge resolutie die zijn gemaakt met onbemande luchtvaartuigen of drones, kunnen plantenveredelaars en landbouwkundigen binnenkort tijd en geld besparen in vergelijking met het handmatig meten van gewassen.

Dr. Lonesome Malambo, postdoctoraal onderzoeksmedewerker bij de afdeling ecosysteemwetenschap en -beheer van de Texas A&M University in College Station, onlangs over dit onderwerp gepubliceerd in de International Journal of Applied Earth Observation en Geo-informatie .

Hij werd bij het onderzoek vergezeld door de Texas A&M AgriLife Research-wetenschappers Dr. Sorin Popescu, Dr. Seth Murray en Dr. Bill Rooney, hun afgestudeerde studenten en anderen binnen het Texas A&M University System. Financiering werd verstrekt door AgriLife Research, het Amerikaanse ministerie van landbouw, het National Institute of Food and Agriculture, Texas Corn Producers Board en United Sorghum Checkoff Program.

"Wat deze multidisciplinaire samenwerking heeft ontwikkeld, is transformerend voor onderzoek naar maïs en sorghum, niet alleen ter vervanging van onze standaard arbeidsintensieve hoogtemetingen, maar om nieuwe manieren te vinden om te meten hoe verschillende rassen op verschillende tijdstippen tijdens het groeiseizoen op stress reageren, "Zei Murray. "Dit zal plantenveredelaars helpen bij het identificeren van hogere opbrengsten, sneller dan ooit mogelijk meer stressbestendige planten."

Gewasonderzoekers en veredelaars hebben twee soorten gegevens nodig om te bepalen welke selecties voor gewasverbetering moeten worden gemaakt:genetisch en fenotypisch, wat zijn de fysieke kenmerken van de plant, zei Malambo.

Er zijn grote vorderingen gemaakt in de genetica, hij zei, maar er is nog veel werk aan de winkel om de fysieke eigenschappen van elk gewas op een tijdige en efficiënte manier te meten. Momenteel, de meeste metingen worden vanaf de grond gedaan door door velden te lopen en te meten.

De afgelopen jaren is UAV-foto's zijn getest om te zien welke rol ze kunnen spelen bij het bepalen van kenmerken zoals planthoogte, die, gemeten in de tijd, kan helpen bij het beoordelen van de invloed van omgevingscondities op de plantprestaties.

Malambo zei dat deze studie de eerste zou kunnen zijn die het concept gebruikt van het genereren van 3D-puntenwolken met behulp van "structuur uit beweging, " of SfM, technieken over maïs en sorghum gedurende een groeiseizoen. Deze twee gewassen zijn geselecteerd omdat ze een grote variatie in hoogte en bladerdak hebben gedurende het seizoen.

Hoewel SfM niet nieuw is, de technologie is historisch ondergewaardeerd voor herhaalde schatting van de planthoogte in studies die beperkt waren tot een enkele datum of korte UAV-campagnes, hij zei.

In agrarische omgevingen waar de omstandigheden veranderen als gevolg van de rijpheid van het gewas, Malambo zei dat de volgende logische stap was om te bepalen of de methoden consistent waren, herhaalbaar en nauwkeurig over de groeicyclus van gewassen.

Hij zei dat de SfM-technologie overlappende beelden gebruikt om de 3D-weergave van een scène te reconstrueren. verder gaan dan de typische platte foto's door geautomatiseerde kalibratie van de binnen- en buitenoriëntatie mogelijk te maken. Voor elke vlucht werden kleine referentiedoelen in velden geplaatst.

Wanneer een foto vanaf de UAV wordt genomen, het is in feite het overbrengen van een 3D-scène naar 2D, Malambo uitgelegd. SfM probeert dit proces om te keren door gebruik te maken van eigenschappen als geometrie, eigenschappen van licht en modellering.

"Zodra we de scène opnieuw hebben gemaakt, het ziet er uit zoals het deed toen we het vastlegden, multidimensionaal, " hij zei.

"In dit onderzoek, we waren geïnteresseerd in het observeren van de hele groeicyclus van deze gewassen. We vlogen op 12 verschillende data over de gewassen en lieten op 6 data tegelijkertijd de groei aan de grond meten."

Popescu zei op twee van de data, voor de veldmetingen, een aardse laseraftastsensor, ook bekend als lidar, werd gebruikt om referentiegegevens te verzamelen voor de hoogte van de kruin van de plant.

"Dit is een ander uniek aspect van onze studie, "zei hij. "Voor zover ik weet, geen andere gepubliceerde studie vergeleek SfM-puntenwolkmetingen met lidar-scanning, maar alleen voor handmatige veldmetingen van planthoogten.

"De terrestrische lidar biedt de meest nauwkeurige metingen van het bladerdak, resulterend in een puntenwolk van directe 3D-metingen, ' zei Popescu.

Hij zei dat SfM gereconstrueerde 3D-puntenwolken levert door middel van fotogrammetrische methoden, terwijl lidar directe metingen biedt met behulp van laserscanning. De terrestrische lidar-sensor, of TLS, heeft een beperkte dekking en moet op hoge voertuigen worden geplaatst om de overkapping van bovenaf te kunnen bekijken.

"Het is echt niet praktisch om de TLS te gebruiken voor planthoogtemetingen, meestal alleen voor validatiestudies zoals de onze, " zei Popescu. "Lidar kan op een UAV worden geplaatst, maar die sensoren zijn erg duur. We zijn momenteel bezig met het assembleren van één UAV lidar-sensor en zullen deze tegen het einde van dit jaar operationeel hebben."

Malambo zei dat fysieke metingen zijn gedaan van mei tot juli, terwijl vluchtfoto's werden genomen van april tot augustus.

"We kregen een zeer goede correlatie van de metingen in het veld en de beelden die we konden produceren, " zei hij. "Er is een groot potentieel om de tijd en kosten van het verzamelen van gegevens te verminderen met betaalbare technologie die door boeren en onderzoekers kan worden gebruikt."

Deze verbetering in beeldanalyses heeft een weg geopend voor meer betaalbare niet-metrische camera's die op UAV-platforms kunnen worden gebruikt voor betrouwbare kaarten en 3D-modellering dan door dure laserscanning in de lucht en op aarde, zei Malambo. SfM-software is gemakkelijk te leren, geautomatiseerd en direct beschikbaar.

Het systeem is niet zonder uitdagingen, Hoewel, hij zei. In de poging om te zien of het in de loop van de tijd klopt, Malambo zei dat de technologie afhangt van de kwaliteit van de afbeeldingen. Met sorgho, die voornamelijk gebladerte is, het deed het goed. Maïs, die opdroogt en contrast verliest naarmate het ouder wordt, heeft de neiging om op te gaan in de grond.

"Onze algemene conclusie is dat structuur van beweging een groot potentieel biedt om te werken voor het meten van planthoogte, maar we moeten het tijdens het groeiseizoen robuuster maken, " zei hij. "Veranderingen in windsnelheid kunnen de drone-camera's beïnvloeden bij het vastleggen van afbeeldingen. En dat, beurtelings, beïnvloedt de resultaten van de 3D-mogelijkheden."

Malambo zei dat hij op zoek is naar manieren om het algehele programma te verbeteren. inclusief het verkorten van de verwerkingstijd. De gegevens die in het afgelopen groeiseizoen zijn vastgelegd, zijn enorm en het duurt enkele dagen om ze te verwerken.

Een idee dat hij besprak, is samenwerken met andere afdelingen op de campus om online realtime analyse van het veld te kunnen hebben. Het door een drone vastgelegde beeld zou rechtstreeks naar een laptop worden gestuurd, waar geavanceerde methoden voor gegevensanalyse, zoals machine learning of deep learning, kunnen worden gebruikt om de hoogtegegevens onmiddellijk beschikbaar te maken.