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Detección y Clasificación Multiclase de Hierbas Invasoras con Drones y Modelos de Aprendizaje Profundo

Autores: Valicharla, Sruthi Keerthi; Karimzadeh, Roghaiyeh; Naharki, Kushal; Li, Xin; Park, Yong-Lak

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Detección y Clasificación Multiclase de Hierbas Invasoras con Drones y Modelos de Aprendizaje Profundo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Bambúes invasivos
Amenazas ecológicas
Detección aérea
Drones
Transformador Swin
Aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las cañas invasoras son plantas perennes herbáceas y rizomatosas que representan amenazas ecológicas significativas debido a su crecimiento agresivo y su capacidad para desplazar a las plantas nativas. Aunque detectar e identificar las cañas es crucial para una gestión efectiva, los métodos actuales de encuesta terrestre son laboriosos y están limitados para cubrir áreas grandes y de difícil acceso. Este estudio se llevó a cabo para determinar la altura de vuelo óptima de los drones para la detección aérea de cañas en diferentes etapas fenológicas y para desarrollar la detección automatizada de cañas en imágenes aéreas utilizando el avanzado Swin Transformer. Los resultados de este estudio encontraron que, en la etapa vegetativa, la caña japonesa y la caña gigante eran detectables en

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