Deep learning techniques to classify agricultural crops through UAV imagery: a review

计算机科学 深度学习 卷积神经网络 人工智能 精准农业 机器学习 过程(计算) 农业 上下文图像分类 图像(数学) 生态学 生物 操作系统
作者
Abdelmalek Bouguettaya,Hafed Zarzour,Ahmed Kechida,Amine Mohammed Taberkit
出处
期刊:Neural Computing and Applications [Springer Science+Business Media]
卷期号:34 (12): 9511-9536 被引量:56
标识
DOI:10.1007/s00521-022-07104-9
摘要

During the last few years, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) technologies are widely used to improve agriculture productivity while reducing drudgery, inspection time, and crop management cost. Moreover, they are able to cover large areas in a matter of a few minutes. Due to the impressive technological advancement, UAV-based remote sensing technologies are increasingly used to collect valuable data that could be used to achieve many precision agriculture applications, including crop/plant classification. In order to process these data accurately, we need powerful tools and algorithms such as Deep Learning approaches. Recently, Convolutional Neural Network (CNN) has emerged as a powerful tool for image processing tasks achieving remarkable results making it the state-of-the-art technique for vision applications. In the present study, we reviewed the recent CNN-based methods applied to the UAV-based remote sensing image analysis for crop/plant classification to help researchers and farmers to decide what algorithms they should use accordingly to their studied crops and the used hardware. Fusing different UAV-based data and deep learning approaches have emerged as a powerful tool to classify different crop types accurately. The readers of the present review could acquire the most challenging issues facing researchers to classify different crop types from UAV imagery and their potential solutions to improve the performance of deep learning-based algorithms.
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