표준 RGB 카메라와 AI를 사용하여 식생 데이터 획득

항공 이미지는 농부들에게 농작물의 건강과 수확량에 대한 중요한 정보를 제공하는 정밀 농업의 중요한 구성 요소입니다. 이미지는 일반적으로 드론에 부착된 고가의 다중 스펙트럼 카메라로 얻습니다. 그러나 일리노이 대학교와 미시시피 주립 대학교(MSU)의 새로운 연구에 따르면 AI 딥 러닝과 결합된 표준 적녹청(RGB) 카메라의 사진은 적은 비용으로 동등한 작물 예측 도구를 제공할 수 있습니다.

멀티스펙트럼 카메라는 농부들이 식물 건강을 모니터링하고 문제 영역을 찾아내는 데 도움이 되도록 식물을 나타내는 컬러 맵을 제공합니다. NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 및 NDRE(Normalized Difference Red Edge Index)와 같은 식생 지수는 건강한 지역을 녹색으로 표시하고 문제 지역은 빨간색으로 표시합니다.

“일반적으로 이렇게 하려면 약 $5,000의 비용이 드는 근적외선 카메라(NIR)가 필요합니다. 그러나 우리는 저비용 드론에 부착된 RGB 카메라를 사용하여 NDVI와 같은 이미지를 생성하도록 AI를 훈련시킬 수 있으며 비용을 크게 줄일 수 있음을 보여주었습니다. U of I 및 공동 저자.

이 연구를 위해 연구팀은 멀티스펙트럼 카메라와 RGB 카메라를 모두 사용하여 다양한 성장 단계에서 옥수수, 콩, 목화밭의 항공 이미지를 수집했습니다. 그들은 Pix2Pix를 사용했습니다. 신경망 이미지 변환용으로 설계되어 RGB 이미지를 빨간색과 녹지. 많은 수의 멀티스펙트럼 사진과 일반 사진으로 네트워크를 처음 훈련한 후 다른 일반 이미지 세트에서 NDVI/NDRE 사진을 생성하는 기능을 테스트했습니다.

“사진에는 광합성 효율을 나타내는 반사 녹색 지수가 있습니다. 녹색 채널에서는 약간 반사되고 근적외선 채널에서는 많이 반사됩니다. 그러나 우리는 NIR 채널에서 훈련시켜 녹색 채널에서 추출할 수 있는 네트워크를 만들었습니다. 즉, 빨간색, 파란색 및 녹색 픽셀과 같은 다른 컨텍스트 정보와 함께 녹색 채널만 필요합니다.”라고 Chowdhary는 설명합니다.

AI가 생성한 이미지의 정확성을 테스트하기 위해 연구자들은 작물 전문가 패널에게 AI가 생성하거나 멀티스펙트럼 카메라로 촬영한 동일한 영역의 이미지를 나란히 보도록 요청했습니다. 전문가들은 어느 것이 진정한 멀티스펙트럼 이미지인지 구별할 수 있는지, 의사 결정에 영향을 미칠 차이점을 발견했는지 여부를 표시했습니다.

전문가들은 두 이미지 세트 간에 눈에 띄는 차이점을 발견하지 못했고 둘 다에서 비슷한 예측을 할 것이라고 말했습니다. 연구팀은 또한 통계적 절차를 통해 이미지 비교를 테스트하여 측정 가능한 차이가 거의 없음을 확인했습니다.

MSU의 연구 부교수이자 논문의 공동 저자인 Joby Czarnecki는 이것이 두 이미지 세트가 동일하다는 것을 의미하지 않는다고 경고합니다.

"라고 말할 수는 없지만 형상 모든 조건에서 동일한 정보를 제공하며, 이 특정 문제에 대해 유사한 결정을 허용합니다. 근적외선 반사율은 일부 플랜트 결정에 매우 중요할 수 있습니다. 그러나 이 특별한 경우에 우리 연구는 값비싼 기술을 저렴한 인공 지능으로 대체할 수 있고 여전히 동일한 결정에 도달할 수 있다는 것을 보여줍니다.”라고 그녀는 설명합니다.

조감도는 지상에서 얻기 어려운 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 폭풍 피해 지역이나 영양 결핍 지역은 눈높이에서는 쉽게 보이지 않을 수 있지만 공중에서는 쉽게 발견할 수 있습니다. 적절한 권한을 가진 농부는 자신의 드론을 조종하도록 선택하거나 계약을 체결할 수 있습니다. 사기업 그렇게하려면. 어느 쪽이든 색상 지도는 관리 결정에 필요한 중요한 작물 건강 정보를 제공합니다.

연구에 사용된 AI 소프트웨어 및 절차는 이를 구현하거나 추가 데이터 세트에 대해 네트워크를 교육하여 사용을 확장하려는 회사에서 사용할 수 있습니다.

“AI에는 비용 절감에 도움이 되는 많은 잠재력이 있으며, 이는 농업 분야의 많은 응용 프로그램의 핵심 동인입니다. 600달러짜리 드론을 더 유용하게 만들 수 있다면 누구나 접근할 수 있습니다. 그리고 그 정보는 농부들이 수확량을 개선하고 토지를 더 잘 관리하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 Chowdhary는 결론을 내립니다.

농업 및 생물 공학과는 일리노이 대학의 농업, 소비자 및 환경 과학 대학과 Grainger 공과 대학에 있습니다.

The 종이, “표준 RGB에서 NDVI/NDRE 예측 항공 이미지 딥 러닝을 사용하여”에 게재되었습니다. 농업 분야의 컴퓨터 및 전자 제품.