要約
増加する世界人口を養う必要があるため、作物生産の効率が最も重要です。
育種と圃場管理をサポートするには、植物の表現型のさまざまな特性を測定する必要がありますが、手動で実行すると時間のかかるプロセスです。
当社は、高スループット、高解像度の現場プラントスキャン用の複数のレーザーセンサーとカメラセンサーを備えたロボットプラットフォームを紹介します。
3D再構成を通じて植物のデジタルツインを作成します。
これにより、葉の面積、葉の角度、草丈などの表現型形質の推定が可能になります。
私たちは実際の圃場でシステムを検証し、テンサイ、大豆、トウモロコシの正確な点群とメッシュを再構築します。
要約(オリジナル)
With the need to feed a growing world population, the efficiency of crop production is of paramount importance. To support breeding and field management, various characteristics of the plant phenotype need to be measured — a time-consuming process when performed manually. We present a robotic platform equipped with multiple laser and camera sensors for high-throughput, high-resolution in-field plant scanning. We create digital twins of the plants through 3D reconstruction. This allows the estimation of phenotypic traits such as leaf area, leaf angle, and plant height. We validate our system on a real field, where we reconstruct accurate point clouds and meshes of sugar beet, soybean, and maize.
arxiv情報
著者 | Felix Esser,Radu Alexandru Rosu,André Cornelißen,Lasse Klingbeil,Heiner Kuhlmann,Sven Behnke |
発行日 | 2023-10-17 18:27:39+00:00 |
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