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3D Data Acquisition to Monitor Cropping Systems: Sensors and Methods

机译:3D数据采集监视裁剪系统:传感器和方法

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摘要

In the last 5 years, a significant trend characterizes sensor development: miniaturization. The latter also accounts for TLS and UAV sensors. In combination with the developments in low-weight unmanned airborne vehicles (UAVs) or RPAS, new research opportunities arise. Especially, the generation of 3D point clouds from TLS or UAV-based imaging campaigns enables a new era in remote sensing applications in terms of spatial and temporal resolutions. Especially in precision agriculture, the demand of non-destructive sensing methods which provide within-field variabilities in space and time is given to improve crop management. Consequently, the new 3D sensing methods implicate a significant potential to improve crop monitoring. In this contribution, the focus will be on (i) 3D data analysis using multi-temporal Crop Surface Models (CSM), (ii) understanding the 3D information of crop surfaces derived by different sensors, and (iii) applying an established GIS method for resampling plant height data.
机译:在过去的5年中,一个重要的趋势表征传感器发展:小型化。后者还占TLS和UAV传感器。结合低重无人机(无人机)或RPA的发展,出现了新的研究机会。特别是,从TLS或UV基成像活动的3D点云的生成在空间和时间分辨率方面,可以在遥感应用中实现新的时代。特别是在精密农业中,给出了在空间和时间内提供了现场内可变性的非破坏性传感方法的需求,以改善作物管理。因此,新的3D感测方法涉及改善作物监测的显着潜力。在这一贡献中,焦点将在(i)上使用多时间裁剪表面模型(CSM),(ii)了解由不同传感器导出的裁剪表面的3D信息,以及应用已建立的GIS方法的3D数据分析用于重新采样工厂高度数据。

著录项

  • 来源
    《Photogrammetric Week》|2015年|394p|共7页
  • 会议地点
  • 作者

    Georg Bareth;

  • 作者单位
  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 TB8-53;
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