RGB ドローン画像による果樹園の樹冠数を検証する
一本の木の数え方を定義し、接した樹冠や若木の見落としを確認し、独立した現地観察で結果を検証します。
数える単位を定義する
目に見える樹冠は、自動的に 1 本の生きた幹や 1 本の生産性の高い木になるわけではありません。果樹園登録簿が植栽位置、個々の木、または樹冠オブジェクトをカウントするかどうかを確立します。補植、欠株位置、および多茎植物がどのように表現されるかを説明します。この定義は、注釈と検証の両方を制御します。 USGS が発表した樹冠マッピング研究では、空撮による樹木調査によって個々の樹冠、樹冠部分、パッチを区別できることが示されています。あなたの果樹園には、独自の管理上の課題に一致するルールがまだ必要です。
隣接樹冠を分離できるか確かめる
カウント方法を選択する前に、代表的な植栽列を確認してください。接し合う成木の樹冠、影、小さな補植苗、背景植生では、それぞれ異なる誤りが生じる場合があります。ステッチによって見かけの境界が変わる可能性があるため、モザイクだけでなく元の写真も検査してください。すべてのオブジェクトを確実にカウントするのではなく、不確実なケースにマークを付けます。きれいなポイント レイヤーは、特に樹冠が重なり合っている場所では、画像が調査台帳に必要なすべての木を実際に区別しているという証拠にはなりません。
代表的な検証標本を選ぶ
最もきれいな列だけでなく、樹冠のサイズ、列の状態、果樹園の端、困難なエリア全体にわたってチェックを選択します。サンプルの場所は、自動メソッドの調整に使用されるサンプルから独立させてください。現地観察者が実際の集計単位を決定する方法を文書化します。サンプルでは、マージされた樹冠や 2 回カウントされたオブジェクトなど、考えられるエラー モードをテストする必要があります。全体的なカウントだけでも、個々の木を正しく配置せずに数値上は相殺される見落としと過剰検出を隠すことができます。
検出物を現地の識別情報に結び付ける
マップされたオブジェクトを、識別可能な植栽位置または現地記録と比較します。記録漏れ、余分な検出、および複数の木がマージされたケースを記録します。位置の不確実性がマッチングに影響を与える場合について説明します。ほぼ等しい合計を正確な空間的な樹木台帳の証拠として扱わないでください。所有者は、単におおよその木の数ではなく、正しい補植位置を必要とする場合があります。一致した例を保存しておくと、レビュー担当者がどのようにして検収判断に達したかを理解できます。
条件別に不確実性を報告する
若木がまばらな列や成木の樹冠が閉じた区画など、意味のある条件の結果を要約します。クラスの証拠が不十分な場合は、手動レビューまたは別の観察方法のためにそのクラスにラベルを付けます。 1 つのブロックで成功した試験をすべての品種や季節に拡張することは避けてください。処理設定、画像の日付、現地確認の日付を結果とともに保持します。取得と検証の間の変化によっても不一致が説明される可能性があるため、すべての違いをアルゴリズムに帰する前に調査する必要があります。
現場で使える樹木台帳を提供する
安定した樹木または植栽位置の ID、レビューステータス、ソースリンク、観察されたエントリと推測されたエントリの明確な区別を提供します。スタッフが果樹園内で選択した欠落または不確実な位置を見つけられるかどうかをテストします。 NiVO で RGB ペイロードの詳細について議論する場合は、この例を使用してください。承認には、普遍的な自動樹木カウントを約束したり、より多くのメガピクセルがすべての重なり合う樹冠を解決すると仮定したりするのではなく、文書化された制限付きで、台帳が意図した現場作業を支えていることが示される必要があります。
