面向枸杞成熟分析的农业技术框架：基于视觉基础模型

近期人工智能和计算机视觉的进展正在推动农业领域的变革，这些技术支持定量的视觉评估。我们利用航空和地面成像技术，构建了一个用于表征枸杞作物成熟过程的框架，这是实现精密农业任务（如作物品种比较（高通量表型测序）和疾病检测）的关键组件。通过无人机成像，我们从20个航点捕获图像，并使用地面成像（手持相机）对相同地块进行固定 fiducial 标记的成像。重复的航空和地面成像获取跨越整个生长季节的多周时间序列。航空成像提供多个样本以计算反照率值分布。地面成像 enables 对单个浆果进行跟踪，以实现对浆果外观变化的详细观察。我们使用视觉变换器（ViT）进行特征检测，以从分割后提取浆果外观的高维特征描述符。外观可解释性对于植物生物学家和枸杞种植者至关重要，以支持作物育种决策（例如比较育种项目中不同浆果品种）。为实现可解释性，我们利用ViT特征的UMAP降维技术，创建枸杞外观的二维流形。该投影使我们能够量化成熟路径并计算成熟速率的有用指标。我们展示了基于成熟评估比较四种枸杞品种的能力。本工作是首个此类研究，未来影响力将扩展至葡萄、橄榄、蓝莓和玉米等作物。航空和地面数据集将公开发布。