לופט בילדער איז אַ ווערטפול קאָמפּאָנענט פון פּינטלעכקייַט אַגריקולטורע, פּראַוויידינג פאַרמערס וויכטיק אינפֿאָרמאַציע וועגן גערעטעניש געזונט און טראָגן. בילדער זענען טיפּיקלי באקומען מיט אַ טייַער מולטיספּעקטראַל אַפּאַראַט אַטאַטשט צו אַ דראָון. אָבער אַ נייַע לערנען פון די אוניווערסיטעט פון יללינאָיס און מיסיסיפּי שטאַט אוניווערסיטעט (מסו) ווייזט אַז בילדער פון אַ נאָרמאַל רויט-גרין-בלוי (RGB) אַפּאַראַט קאַמביינד מיט אַי טיף לערנען קענען צושטעלן עקוויוואַלענט גערעטעניש פּראָגנאָז מכשירים פֿאַר אַ בראָכצאָל פון די פּרייַז.
מולטיספּעקטראַל קאַמעראַס צושטעלן קאָליר מאַפּס וואָס רעפּראַזענץ וועדזשאַטיישאַן צו העלפֿן פאַרמערס מאָניטאָר פאַבריק געזונט און אָרט פּראָבלעם געביטן. וועדזשאַטיישאַן ינדיסעס אַזאַ ווי די נאָרמאַליזעד דיפפערענסע וועדזשאַטיישאַן אינדעקס (NDVI) און נאָרמאַליזעד דיפפערענסע רעד עדזש אינדעקס (NDRE) ווייַזן געזונט געביטן ווי גרין, בשעת פּראָבלעם געביטן ווייַזן זיך ווי רויט.
"טיפּיקלי, צו טאָן דאָס, איר דאַרפֿן צו האָבן אַ נאָענט ינפרערעד אַפּאַראַט (NIR) וואָס קאָס וועגן $ 5,000. אָבער מיר האָבן געוויזן אַז מיר קענען באַן אַי צו דזשענערייט NDVI-ווי בילדער ניצן אַ RGB אַפּאַראַט אַטאַטשט צו אַ נידעריק-פּרייַז דראָון, און דאָס ראַדוסאַז די פּרייַז באטייטיק, "זאגט Girish Chowdhary, אַססאָסיאַטע פּראָפעסאָר אין די דעפּאַרטמענט פון אַגריקולטוראַל און ביאָלאָגיקאַל אינזשעניריע. ו פון איך און קאָ-מחבר אויף די פּאַפּיר.
פֿאַר דעם לערנען, די פאָרשונג מאַנשאַפֿט געזאמלט לופט בילדער פון פּאַפּשוי, סויבין און וואַטע פעלדער אין פאַרשידן וווּקס סטאַגעס מיט ביידע אַ מולטיספּעקטראַל און אַ RGB אַפּאַראַט. זיי געוויינט Pix2Pix, אַ נעוראַל נעץ דיזיינד פֿאַר בילד קאַנווערזשאַן, צו איבערזעצן די RGB בילדער אין NDVI און NDRE קאָליר מאַפּס מיט רויט און גרין געביטן. נאָך ערשטער טריינינג די נעץ מיט אַ גרויס נומער פון ביידע מולטיספּעקטראַל און רעגולער בילדער, זיי טעסטעד זייַן פיייקייט צו דזשענערייט NDVI / NDRE בילדער פון אן אנדער גאַנג פון רעגולער בילדער.
"עס איז אַ ריפלעקטיוו גרעעננעסס אינדעקס אין די פאָטאָס וואָס ינדיקייץ פאָטאָסינטהעטיק עפעקטיווקייַט. עס ריפלעקס אַ קליין ביסל אין די גרין קאַנאַל, און אַ פּלאַץ אין די נאָענט ינפרערעד קאַנאַל. אָבער מיר האָבן באשאפן אַ נעץ וואָס קענען עקסטראַקט עס פון די גרין קאַנאַל דורך טריינינג עס אויף די NIR קאַנאַל. דאָס מיינט אַז מיר דאַרפֿן בלויז די גרין קאַנאַל, צוזאַמען מיט אנדערע קאָנטעקסטואַל אינפֿאָרמאַציע אַזאַ ווי רויט, בלוי און גרין בילדצעלן, "Chowdhary דערקלערט.
צו פּרובירן די אַקיעראַסי פון די אַי-דזשענערייטאַד בילדער, די ריסערטשערז געבעטן אַ טאַפליע פון גערעטעניש ספּעשאַלאַסץ צו זען זייַט-ביי-זייַט בילדער פון די זעלבע געביטן, אָדער דזשענערייטאַד דורך אַי אָדער גענומען מיט אַ מולטיספּעקטראַל אַפּאַראַט. די ספּעשאַלאַסץ האָבן אָנגעוויזן צי זיי קענען זאָגן וואָס איינער איז די אמת מולטיספּעקטראַל בילד, און צי זיי באמערקט קיין דיפעראַנסיז וואָס וואָלט ווירקן זייער באַשלוס געמאכט.
די עקספּערטן האָבן ניט געפֿונען קיין באמערקט דיפעראַנסיז צווישן די צוויי סעט בילדער, און זיי האָבן אנגעוויזן אַז זיי וועלן מאַכן ענלעך פֿאָרויסזאָגן פון ביידע. די פאָרשונג מאַנשאַפֿט אויך טעסטעד די פאַרגלייַך פון בילדער דורך סטאַטיסטיש פּראָוסידזשערז, קאַנפערמינג אַז עס זענען כּמעט קיין מעזשעראַבאַל דיפעראַנסיז צווישן זיי.
Joby Czarnecki, אַססאָסיאַטע פאָרשונג פּראָפעסאָר אין MSU און קאָ-מחבר אויף דער צייטונג, וואָרענען אַז דאָס טוט נישט מיינען אַז די צוויי שטעלט פון בילדער זענען יידעניקאַל.
"כאָטש מיר קענען נישט זאָגן די בילדער וואָלט צושטעלן די זעלבע אינפֿאָרמאַציע אונטער אַלע באדינגונגען, פֿאַר דעם באַזונדער אַרויסגעבן, זיי לאָזן פֿאַר ענלעך דיסיזשאַנז. נאָענט ינפרערעד ריפלאַנס קענען זיין זייער קריטיש פֿאַר עטלעכע פאַבריק דיסיזשאַנז. אָבער, אין דעם באַזונדער פאַל, עס איז יקסייטינג אַז אונדזער לערנען ווייזט אַז איר קענען פאַרבייַטן אַ טייַער טעכנאָלאָגיע מיט ביליק קינסטלעך סייכל און נאָך קומען צו דער זעלביקער באַשלוס, "זי דערקלערט.
די לופט מיינונג קענען צושטעלן אינפֿאָרמאַציע וואָס איז שווער צו באַקומען פֿון דער ערד. פֿאַר בייַשפּיל, געביטן פון שטורעם שעדיקן אָדער נוטריאַנט דיפישאַנסיז קען נישט זיין לייכט קענטיק אין אויג הייך, אָבער קענען זיין ספּאַטאַד לייכט פֿון די לופט. פאַרמערס מיט די צונעמען דערלויבעניש קען קלייַבן צו פליען זייער אייגענע דראָנעס, אָדער זיי קענען קאָנטראַקט אַ פּריוואַט פירמע צו טוהן אזוי. אָדער וועג, די קאָליר מאַפּס צושטעלן וויכטיק גערעטעניש געזונט אינפֿאָרמאַציע דארף פֿאַר פאַרוואַלטונג דיסיזשאַנז.
די אַי ווייכווארג און פּראָוסידזשערז געניצט אין דעם לערנען זענען בארעכטיגט פֿאַר קאָמפּאַניעס וואָס ווילן צו ינסטרומענט עס אָדער יקספּאַנד די נוצן דורך טריינינג די נעץ אויף נאָך דאַטאַסעץ.
"עס איז אַ פּלאַץ פון פּאָטענציעל אין אַי צו העלפן רעדוצירן קאָס, וואָס איז אַ שליסל שאָפער פֿאַר פילע אַפּלאַקיישאַנז אין אַגריקולטורע. אויב איר קענען מאַכן אַ דראָון פון $ 600 מער נוציק, אַלעמען קענען אַקסעס עס. און די אינפֿאָרמאַציע וואָלט העלפֿן פאַרמערס פֿאַרבעסערן די טראָגן און זיין בעסער פארוואלטער פון זייער לאַנד, ”האָט Chowdhary אויסגעפירט.
די דעפּאַרטמענט פון אַגריקולטוראַל און ביאָלאָגיקאַל אינזשעניריע איז אין די קאַלידזש פון אַגריקולטוראַל, קאָנסומער און ענוויראָנמענטאַל ססיענסעס און די גריינגער קאָלעדזש פון אינזשעניריע אין די אוניווערסיטעט פון יללינאָיס.
די פּאַפּיר, "NDVI / NDRE פּראָגנאָז פֿון נאָרמאַל RGB לופט בילדער ניצן טיף לערנען," איז ארויס אין קאָמפּיוטערס און עלעקטראָניק אין אַגריקולטורע.
