DropLeaf:用于测量农药喷洒方法的精准农业智能手机应用
计算机视觉与模式识别
2024-09-06 v1
摘要
农药施用已在主要作物栽培中被大量使用,推动了过去数十年作物产量的增长。然而,其恰当使用与机器校准依赖于能够精确估计农药喷洒对作物覆盖程度的评估方法。以往工作提出了若干策略,但其高昂成本与低便携性阻碍了广泛采用。本工作介绍并实验评估了一种基于智能手机移动应用的新工具,名为 DropLeaf——喷洒计量器。使用 DropLeaf 的测试表明,尽管其通用性强,却能高精度估计农药喷洒。我们的方法基于图像分析,并在真实与合成水敏纸上成功完成了喷洒沉积量评估。所提工具可被配备普通智能手机的农民和农艺师广泛使用,从而在健康、生态与经济效益方面改善农药利用。DropLeaf 可轻松用于不同方法的飘移评估,包括新兴的无人机(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)喷洒器。
引用
@article{arxiv.2009.00453,
title = {DropLeaf: a precision farming smartphone application for measuring pesticide spraying methods},
author = {Bruno Brandoli and Gabriel Spadon and Travis Esau and Patrick Hennessy and Andre C. P. L. Carvalho and Jose F. Rodrigues-Jr and Sihem Amer-Yahia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00453},
year = {2024}
}
备注
Submitted to Computers and Electronics in Agriculture. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1711.07828