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Estimating LAI From Winter Wheat Using UAV Data and CNNs

RGB颜色模型 背景(考古学) 人工智能 数学 卷积神经网络 符号 叶面积指数 算法 遥感 计算机科学 农学 算术 生物 地理 古生物学
作者
Lucas Wittstruck,Thomas Jarmer,Dieter Trautz,Björn Waske
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19: 1-5 被引量:16
标识
DOI:10.1109/lgrs.2022.3141497
摘要

With the advent of high-resolution unmanned aerial vehicle (UAV) data and advancing methods of deep learning, new opportunities have emerged in remote sensing to assess biophysical plant parameters. In this study, we investigated the potential of UAV-borne RGB data and convolutional neural networks (CNNs) to estimate the leaf area index (LAI) of winter wheat during two cropping seasons. In this context, spectral RGB and geometric plant information based on a normalized surface model (nDSM) were used as input variables. The results of the study demonstrated the suitability of optical UAV data and CNNs for LAI estimation of winter wheat at different growth stages and under various lightning conditions. The combination of RGB data and plant structures provided the best overall prediction accuracy ( $r^{2} = 0.83$ ) compared to the models with only one input source (RGB: $r^{2} = 0.58$ , nDSM: $r^{2} = 0.75$ ). Especially the estimation of low and high LAI values was improved using the complementary image information. Moreover, the results showed that the CNN models outperformed two classical machine learning (ML) approaches in terms of accuracy.
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