Métodos de estimación de hojas de colza a escala de campo utilizando nube de puntos LiDAR terrestre
Autores: Hu, Fangzheng; Lin, Chengda; Peng, Junwen; Wang, Jing; Zhai, Ruifang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Métodos de estimación de hojas de colza a escala de campo utilizando nube de puntos LiDAR terrestre
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Robots agrícolas
LiDAR
Nube de puntos
Hojas de colza
Modelo de estimación de LA
Triangulación de Delaunay
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Explorar las tecnologías clave de los robots agrícolas es una tendencia inevitable en el desarrollo de la agricultura inteligente. Es significativo trasplantar y desarrollar continuamente algoritmos y modelos novedosos para actualizar los robots agrícolas que utilizan el método de detección y alcance de luz (LiDAR) como método de detección remota. Este artículo implementa un método para extraer y estimar hojas de colza a través de robots agrícolas basados en nube de puntos LiDAR, tomando la medición del área foliar (LA) como ejemplo.
Descripción
Explorar las tecnologías clave de los robots agrícolas es una tendencia inevitable en el desarrollo de la agricultura inteligente. Es significativo trasplantar y desarrollar continuamente algoritmos y modelos novedosos para actualizar los robots agrícolas que utilizan el método de detección y alcance de luz (LiDAR) como método de detección remota. Este artículo implementa un método para extraer y estimar hojas de colza a través de robots agrícolas basados en nube de puntos LiDAR, tomando la medición del área foliar (LA) como ejemplo.