A comprehensive review of 3D convolutional neural network-based classification techniques of diseased and defective crops using non-UAV-based hyperspectral images
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral imaging (HSI) is a non-destructive and contactless technology that provides valuable information about the structure and composition of an object. It can capture detailed information about the chemical and physical properties of agricultural crops. Due to its wide spectral range, compared with multispectral- or RGB-based imaging methods, HSI can be a more effective tool for monitoring crop health and productivity. With the advent of this imaging tool in agrotechnology, researchers can more accurately address issues related to the detection of diseased and defective crops in the agriculture industry. This allows to implement the most suitable and accurate farming solutions, such as irrigation and fertilization before crops enter a damaged and difficult-to-recover phase of growth in the field. While HSI provides valuable insights into the object under investigation, the limited number of HSI datasets for crop evaluation presently poses a bottleneck. Dealing with the curse of dimensionality presents another challenge due to the abundance of spectral and spatial information in each hyperspectral cube. State-of-the-art methods based on 1D- and 2D-CNNs struggle to efficiently extract spectral and spatial information. On the other hand, 3D-CNN-based models have shown significant promise in achieving better classification and detection results by leveraging spectral and spatial features simultaneously. Despite the apparent benefits of 3D-CNN-based models, their usage for classification purposes in this area of research has remained limited. This paper seeks to address this gap by reviewing 3D-CNN-based architectures and the typical deep learning pipeline, including preprocessing and visualization of results, for the classification of hyperspectral images of diseased and defective crops. Furthermore, we discuss open research areas and challenges when utilizing 3D-CNNs with HSI data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».