基于无人机点云与航空影像的树木检测方法综述
计算机视觉与模式识别
2023-10-13 v2 机器学习
机器人学
摘要
无人机（UAV）被视为具有极高性价比与灵活使用场景的前沿技术。尽管已有许多论文综述了无人机在农业中的应用，但针对树木检测应用的综述仍不充分。本文聚焦于应用于无人机所采集数据的树木检测方法。数据有两种，即分别由光探测与测距（LiDAR）传感器和相机获取的点云与影像。在利用点云数据的检测方法中，本文主要依据 LiDAR 与数字航空摄影（DAP）对这些方法进行分类。对于直接利用影像的检测方法，本文按是否使用深度学习（DL）方法进行了综述。我们的综述总结并分析了基于 LiDAR 与基于 DAP 的点云数据应用之间的比较与结合。方法的性能、优缺点及应用领域也一并介绍。同时，本综述统计了近年来使用不同方法的树木检测研究数量。根据我们的统计，随着基于 DL 的检测研究数量增至占树木检测研究总数的 45%（截至 2022 年），在影像上使用 DL 方法的检测任务已成为主流趋势。因此，本综述可帮助并指导希望在特定森林开展树木检测的研究人员，以及指导农民在农业生产管理中使用无人机。
引用
@article{arxiv.2309.16375,
title = {A Comprehensive Review on Tree Detection Methods Using Point Cloud and Aerial Imagery from Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Weijie Kuang and Hann Woei Ho and Ye Zhou and Shahrel Azmin Suandi and Farzad Ismail},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16375},
year = {2023}
}
备注
This paper has been submitted to Computers and Electronics in Agriculture for review