MMCBE：多模态作物生物量数据集及其应用
计算机视觉与模式识别
2024-09-16 v3
摘要
作物生物量是评估植物生长、健康和生产力的关键指标,对于作物育种项目和农业研究具有重要价值。然而,由于现有测量方法的局限性,作物生物量的准确且可扩展的量化仍然难以实现。当前作物生物量预测方法发展的一个障碍是公共数据集的稀缺。针对这一空白,我们引入了一个新的数据集,即用于作物生物量估计的多模态数据集（MMCBE）。该数据集包含 216 组多视角无人机图像、LiDAR 点云和手工标注的地面真实值,MMCBE 是该领域首个多模态数据集。该数据集旨在为作物生物量定量化建立基准方法,并推动基于视觉的方法的发展。我们严格评估了 MMCBE 上最新的作物生物量估计方法,并探索了其他潜在应用,如从无人机图像重建 3D 作物以及新视角渲染。通过本次出版,我们将这个全面的数据集向更广泛的社区开放。
引用
@article{arxiv.2404.11256,
title = {MMCBE: Multi-modality Dataset for Crop Biomass Prediction and Beyond},
author = {Xuesong Li and Zeeshan Hayder and Ali Zia and Connor Cassidy and Shiming Liu and Warwick Stiller and Eric Stone and Warren Conaty and Lars Petersson and Vivien Rolland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.11256},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 10 figures, 3 tables