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Wachstumsverhalten der Beifußblättrigen Ambrosie ( Ambrosia artemisiifolia  L.) auf landwirtschaftlichen Nutzflächen Brandenburgs – Schlussfolgerungen für die Bildverarbeitung kameragestützter Monitoring-Strategien
Gesunde Pflanzen ( IF 3.1 ) Pub Date : 2019-10-09 , DOI: 10.1007/s10343-019-00488-0
Karl-Heinz Dammer , Joachim Intreß , Michael Schirrmann , Andreas Garz

Eine Voraussetzung für die Verhinderung der weiteren Ausbreitung des invasiven Neophyten Beifußblättrige Ambrosie (Ambrosia artemisiifolia L.) aus Nordamerika ist ein effektives Monitoring zum Auffinden von Nestern und Einzelpflanzen in den entsprechenden Naturräumen. Berührungslos arbeitende Kamerasensoren an landwirtschaftlichen, kommunalen und Luft-Fahrzeugen sind ein geeignetes Mittel, um große Landschaftsareale zu untersuchen. Die Vielzahl der dabei anfallenden Bilder muss mit geeigneten Bildverarbeitungsmethoden zeitnah, idealerweise in Echtzeit (real time, online) ausgewertet werden.In landwirtschaftlich genutzten Flächen ist es günstig, ein Monitoring mit den ohnehin anfallenden Feldarbeiten zu verbinden. Sich ändernde Aufnahmebedingungen für die Kameratechnik in Raum und Zeit sind daher die Folge. Das Erscheinungsbild der Ambrosie sowie der Begleitflora weisen spezifische Eigenschaften auf, die üblicherweise mit Hilfe von Metadaten beschrieben werden können. In der Bildverarbeitung gibt es eine Vielzahl von Methoden zur Objektklassifikation, die bei spezifischen Situationen Ihre Vor- und Nachteile haben. Eine Methode der Wahl zur Klassifikation von Ambrosie ist nach derzeitigem Kenntnisstand in naher Zukunft nicht zu erwarten.Im Beitrag werden Beispiele für das Erscheinungsbild der Ambrosie in verschiedenen Feldern zu verschiedenen Zeitpunkten im Jahr aufgezeigt. Entsprechend schließt sich eine Bildverarbeitung an, die Ambrosiengewebe im Bild klassifiziert. Vor- und Nachteile der ausgewählten Methoden werden diskutiert. Ein Ausblick für eine „Metadaten-angepasste Bildverarbeitung – metadata adapted image analysis“ wird aufgezeigt.

中文翻译:

北布罗姆啤酒厂(Ambrosia artemisiifolia L.)auf landwirtschaftlichenNutzflächenBrandenburgs – Schlussfolgerungenfürdie BildverarbeitungkameragestützterMonitoring-Strategien

入侵的新植物新植物贝弗拉夫·特里奇·安布罗西(Ambrosia artemisiifolia)(Eine Voraussetzungfürdie Verhinderung der Weiteren Ausbreitung des入侵) L.)aus Nordamerika ist ein efektives监视位于Naturräumen地区的zum Auffinden von Nestern和Einzelpflanzen。Berührungslosarbeitende Kamerasensoren是一个土地生产者,在德国和德国的法特-法赫热根发生了一起巨大的变化。Die Vielzahl der dabei anfallenden Bilder muss mit geeigneten Bildverarbeitungsmethoden zeitnah,理想状态下的Echtzeit(实时,在线)auswerwert werden。位于Raum und Zeit地区的Kamertechnik的SichänderndeAufnahmebedingungenfürdie Kameratechnik。比利时国家食品安全局局长,德国国家安全局局长,德国国家安全局局长希尔·冯·梅塔达滕·贝希里本·韦登 在《国家防卫日制宪章》中,特殊情况由哈雷·沃尔德·纳赫泰勒·哈本领导。恩布·艾尔·法尔·德·瓦尔(Eine Methode der Wahl zur)纪念德国电影节上的肯特尼斯站(Kinentnisstand)在柏林国家公园(Naher Zukunft nicht zu er erwarten)举行。Entschprechendschichßtsine eine Bildverarbeitung an,Ambrosiengewebe im Bild klassifiziert。Vor- Nachteile derAusgewähltenMethoden werden diskutiert。Ein Ausblickfüreine的“ Metadaten-angepasste Bildverarbeitung –适用于元数据的图像分析”和aufgezeigt。恩布·艾尔·法尔·德·瓦尔(Eine Methode der Wahl zur)纪念德国电影节上的肯特尼斯站(Kinentnisstand)在柏林国家公园(Naher Zukunft nicht zu er erwarten)举行。Entschprechendschichßtsine eine Bildverarbeitung an,Ambrosiengewebe im Bild klassifiziert。Vor- Nachteile derAusgewähltenMethoden werden diskutiert。Ein Ausblickfüreine的“ Metadaten-angepasste Bildverarbeitung –适用于元数据的图像分析”和aufgezeigt。恩布·艾尔·法尔·德·瓦尔(Eine Methode der Wahl zur)纪念德国电影节上的肯特尼斯站(Kinentnisstand)在柏林国家公园(Naher Zukunft nicht zu er erwarten)举行。Entschprechendschichßtsine eine Bildverarbeitung an,Ambrosiengewebe im Bild klassifiziert。Vor- Nachteile derAusgewähltenMethoden werden diskutiert。Ein Ausblickfüreine的“ Metadaten-angepasste Bildverarbeitung –适用于元数据的图像分析”和aufgezeigt。Vor- Nachteile derAusgewähltenMethoden werden diskutiert。Ein Ausblickfüreine的“ Metadaten-angepasste Bildverarbeitung –适用于元数据的图像分析”和aufgezeigt。Vor- Nachteile derAusgewähltenMethoden werden diskutiert。Ein Ausblickfüreine的“ Metadaten-angepasste Bildverarbeitung –适应元数据的图像分析”和aufgezeigt。
更新日期:2019-10-09
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