HIGH ACCURACY DIRECT GEOREFERENCING OF THE ALTUM MULTI-SPECTRAL UAV CAMERA AND ITS APPLICATION TO HIGH THROUGHPUT PLANT PHENOTYPING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. With the appearance of cost effective, easy to fly Unmanned Aerial Vehicles (UAV), a new type of data collection has been enabled: super high resolution multi-spectral, precisely georeferenced imagery and point clouds, collected over high value targets. The high spatial resolution and precise georeferencing accuracy makes information extraction and advanced analytics possible both in the spatial and temporal domain at scales simply not possible to collect from manned aircraft, and at much greater efficiency than can be collected from the ground. One example of this is plant phenotyping for experimental research where a high-accuracy spatial reference needs to be assigned to each plot entry to enable accurate and efficient plot level statistics of plant phenotypic attributes. This paper presents results from an integration of the Trimble APX-15-EI UAV Direct Georeferencing system with the Micasense Altum multi-spectral camera to produce a highly accurate and efficient UAV based mapping solution for advanced spatial and temporal analytics without the use of Ground Control Points (GCP’s). Results from a series of flights over a test range outfitted with GNSS surveyed check points show an orthomap accuracy at the level of 3 cm RMSx,y horizontal can be achieved. The same system flown over a test field operated by researchers at the University of Guelph containing plots of soybean demonstrated pixel-level alignment of the directly georeferenced orthomosaic to the cm-level plot boundaries previously surveyed by the researchers, thus meeting the requirements for automated phenotyping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».