Published January 1, 2024
| Version v1
Publication
Open
Template matching technique for smart tree detection and counting with UAV imagery
Description
The identification of individual trees is an important research topic in forestry, remote sensing, and computer vision. It is a requirement in forest management and monitoring because it provides key forest inventory information, vegetation distribution mapping, vegetation density estimation, change monitoring, and species classification.However, counting trees can be challenging due to the crowded environment, time-consumption, and expensive operation. Remote Sensing methods such as UAV imagery and the development of efficient algorithms can be adapted to estimate and detect individual tree counts in orchards. This paper aims to use the template matching technique to automatically detect olive trees from high resolution drone imagery in the eastern part of Morocco. The algorithm successfully detected and counted 2719 olive trees with a difference of less than 233 trees with manual detection. The results of detecting and counting the individual olive trees were evaluated using several parameters: an Fscore of 94%, with a recall of 92% and a precision of 98%, which are satisfactory.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعد تحديد الأشجار الفردية موضوعًا بحثيًا مهمًا في الغابات والاستشعار عن بعد ورؤية الكمبيوتر. وهو مطلب في إدارة الغابات ورصدها لأنه يوفر معلومات جرد الغابات الرئيسية، ورسم خرائط توزيع النباتات، وتقدير كثافة الغطاء النباتي، ورصد التغيير، وتصنيف الأنواع. ومع ذلك، يمكن أن يكون عد الأشجار أمرًا صعبًا بسبب البيئة المزدحمة، واستهلاك الوقت، والتشغيل المكلف. يمكن تكييف طرق الاستشعار عن بعد مثل صور الطائرات بدون طيار وتطوير خوارزميات فعالة لتقدير واكتشاف أعداد الأشجار الفردية في البساتين. تهدف هذه الورقة إلى استخدام تقنية مطابقة القوالب للكشف التلقائي عن أشجار الزيتون من صور الطائرات بدون طيار عالية الدقة في الجزء الشرقي من المغرب. نجحت الخوارزمية في الكشف عن 2719 شجرة زيتون وعدها بفارق أقل من 233 شجرة مع الكشف اليدوي. تم تقييم نتائج الكشف عن أشجار الزيتون الفردية وعدها باستخدام عدة معلمات: درجة فهرنهايت 94 ٪، مع استدعاء 92 ٪ ودقة 98 ٪، وهي مرضية.Translated Description (French)
L'identification des arbres individuels est un sujet de recherche important en foresterie, en télédétection et en vision par ordinateur. C'est une exigence dans la gestion et la surveillance des forêts, car elle fournit des informations clés sur l'inventaire forestier, la cartographie de la distribution de la végétation, l'estimation de la densité de la végétation, la surveillance des changements et la classification des espèces. Cependant, le comptage des arbres peut être difficile en raison de l'environnement surpeuplé, de la consommation de temps et de l'exploitation coûteuse. Les méthodes de télédétection telles que l'imagerie par UAV et le développement d'algorithmes efficaces peuvent être adaptées pour estimer et détecter le nombre d'arbres individuels dans les vergers. Cet article vise à utiliser la technique de correspondance de modèles pour détecter automatiquement les oliviers à partir d'images de drones haute résolution dans la partie orientale du Maroc. L'algorithme a détecté et compté avec succès 2719 oliviers avec une différence de moins de 233 arbres avec détection manuelle. Les résultats de détection et de comptage des oliviers individuels ont été évalués à l'aide de plusieurs paramètres : un Fscore de 94%, avec un rappel de 92% et une précision de 98%, qui sont satisfaisants.Translated Description (Spanish)
La identificación de árboles individuales es un importante tema de investigación en silvicultura, teledetección y visión artificial. Es un requisito en el manejo y monitoreo forestal porque proporciona información clave sobre el inventario forestal, el mapeo de la distribución de la vegetación, la estimación de la densidad de vegetación, el monitoreo de cambios y la clasificación de especies. Sin embargo, contar árboles puede ser un desafío debido al entorno abarrotado, el consumo de tiempo y la costosa operación. Los métodos de teledetección, como las imágenes de UAV y el desarrollo de algoritmos eficientes, se pueden adaptar para estimar y detectar recuentos de árboles individuales en huertos. Este documento tiene como objetivo utilizar la técnica de emparejamiento de plantillas para detectar automáticamente olivos a partir de imágenes de drones de alta resolución en la parte oriental de Marruecos. El algoritmo detectó y contó con éxito 2719 olivos con una diferencia de menos de 233 árboles con detección manual. Los resultados de la detección y el recuento de los olivos individuales se evaluaron utilizando varios parámetros: una puntuación F del 94%, con una recuperación del 92% y una precisión del 98%, que son satisfactorios.Files
e3sconf_joe4_03002.pdf.pdf
Files
(24 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:7624dcbc096921e31a1da610e19a546e
|
24 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقنية مطابقة القالب للكشف الذكي عن الأشجار والعد باستخدام صور الطائرات بدون طيار
- Translated title (French)
- Technique de correspondance de modèles pour la détection intelligente des arbres et le comptage avec des images d'UAV
- Translated title (Spanish)
- Técnica de emparejamiento de plantillas para la detección inteligente de árboles y el conteo con imágenes de UAV
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4398788049
- DOI
- 10.1051/e3sconf/202452703002
References
- https://openalex.org/W1995382680
- https://openalex.org/W2151843154
- https://openalex.org/W2809590185
- https://openalex.org/W2895884120
- https://openalex.org/W3046083520
- https://openalex.org/W3115212124
- https://openalex.org/W3169604919