使用地下P波段TomoSAR检测蚁巢
图像与视频处理
2024-12-17 v1 信号处理
摘要
切叶蚁因导致商业人工林落叶而臭名昭著，显著造成生物量和生产力损失，影响巴西的森林生产者。这些蚂蚁建造复杂的地下巢穴，凸显了对先进监测工具的需求，以提取大面积的地下信息。合成孔径雷达（SAR）系统为这一挑战提供了强大的解决方案。本研究展示了旨在检测工业林中切叶蚁巢穴的电磁仿真结果。仿真模拟了具有6到100个地下腔室的巢穴，提供了对其雷达特征的见解。在这些仿真之后，使用搭载在无人机上的P波段SAR进行了实地研究。采用螺旋飞行模式生成商业桉树林的高分辨率地面断层图像。实现了一个卷积神经网络（CNN），用于从断层数据中检测蚁巢并估计其大小，取得了显著的结果。该方法实现了100%的蚁巢检测准确率、0%的误报率以及21%的大小估计平均误差。这些结果凸显了将合成孔径雷达（SAR）系统与机器学习相结合以增强商业林业监测和管理实践的变革潜力。
引用
@article{arxiv.2412.11865,
title = {Ant Nest Detection Using Underground P-Band TomoSAR},
author = {Gian Oré and Alexandre Santos and Daniele Ukan and Ronald Zanetti and Mariane Camargo and Luciano P. Oliveira and Guillermo Kemper and Alonso Sanchez and Aldo Diaz and Jorge Gonzalez and Ruth Rubio-Noriega and Levy Boccato and Hugo E. Hernandez-Figueroa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.11865},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 22 figures, 4 tables