إطار فعال لاكتشاف أشجار النخيل في صور الطائرات بدون طيار

تشكل التطورات الأخيرة في الطائرات بدون طيار (UAVs) وأنظمة الاستشعار المرتبطة بها جاذبية متزايدة لهذه المنصات في مجتمع الاستشعار عن بعد. الكمية الكبيرة من التفاصيل المكانية الموجودة في هذه الصور تفتح المجال لتطبيقات المراقبة المتقدمة. في هذه الورقة، نستخدم هذه التكنولوجيا الاقتصادية والجذابة لاكتشاف أشجار النخيل تلقائيًا. عند الحصول على صورة من طائرة بدون طيار فوق مزرعة نخيل، نقوم أولاً باستخراج مجموعة من النقاط الرئيسية باستخدام تحويل الميزات غير الحساسة للمقياس (SIFT). ثم نقوم بتحليل هذه النقاط الرئيسية باستخدام مصنف آلة التعلم المتطرفة (ELM) المدرب مسبقًا على مجموعة من نقاط النخيل وغير النخيل. كنتاج، سيقوم مصنف ELM بتحديد كل شجرة نخيل مكتشفة بواسطة عدة نقاط رئيسية. ثم، من أجل التقاط شكل كل شجرة، نقترح دمج هذه النقاط الرئيسية مع طريقة محيط نشط تعتمد على مجموعات المستويات (LSs). أخيرًا، نقوم بتحليل نسيج المناطق التي تم الحصول عليها بواسطة LS باستخدام أنماط ثنائية محلية (LBPs) لتمييز أشجار النخيل عن باقي النباتات. تؤكد النتائج التجريبية التي تم الحصول عليها على صور UAV بدقة مكانية تبلغ 3.5 سم والمكتسبة فوق مزرعتين مختلفتين القدرات الواعدة للإطار المقترح.