Robotic Multimodal Data Acquisition for In-Field Deep Learning Estimation of Cover Crop Biomass
作者: Joe Johnson, Phanender Chalasani, Arnav Shah, Ram L. Ray, Muthukumar Bagavathiannan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-27
备注: Accepted in the Extended Abstract, The 22nd International Conference on Ubiquitous Robots (UR 2025), Texas, USA
💡 一句话要点
提出多模态传感器系统以优化覆盖作物生物量估计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 覆盖作物 生物量估计 多模态传感器 机器学习 精准农业 激光雷达 光学成像
📋 核心要点
- 现有的人工视觉检查方法在大规模农业中不切实际，且劳动强度大，难以应对多样化的杂草种类和变化。
- 论文提出了一种集成光学和LiDAR数据的地面机器人多模态传感器系统，利用机器学习方法进行数据融合，以提高生物量估计的准确性。
- 实验结果显示，最佳机器学习模型在干生物量估计中取得了0.88的决定系数，显著提升了预测性能。
📝 摘要（中文）
准确的杂草管理对于减少作物产量损失至关重要，而覆盖作物（CC）在土壤侵蚀减少、杂草抑制和碳封存等方面具有多重优势。由于微环境的变化，生物量的生产差异显著，因此准确的估计和映射至关重要。本文提出了一种基于地面机器人搭载的多模态传感器系统，集成光学和激光雷达（LiDAR）数据，利用机器学习方法进行数据融合，以提高生物量预测的准确性。实验结果表明，最佳机器学习模型在干生物量估计中达到了0.88的决定系数，展示了在不同田间条件下的强大性能，为精准的杂草抑制策略提供了重要的决策支持。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决覆盖作物生物量（AGB）估计的准确性问题，现有的人工检查方法在大规模农业环境中效率低下，难以应对微环境变化带来的生物量差异。
核心思路：本文提出的解决方案是开发一个搭载多模态传感器的地面机器人系统，集成光学成像和激光雷达（LiDAR）数据，通过机器学习方法进行数据融合，以提高生物量的估计精度。
技术框架：该系统的整体架构包括传感器模块、数据采集模块和机器学习模型。传感器模块负责收集光学和LiDAR数据，数据采集模块则将这些数据进行预处理，最后通过机器学习模型进行生物量预测。
关键创新：本研究的主要创新在于将光学和LiDAR数据结合，利用机器学习进行数据融合，从而显著提高了生物量估计的准确性。这种方法与传统的单一数据源方法相比，能够更全面地捕捉田间环境的变化。
关键设计：在模型设计中，选择了适合的损失函数和网络结构，以优化生物量预测的性能。具体参数设置和模型训练过程经过多次实验验证，以确保在不同田间条件下的鲁棒性。
📊 实验亮点
实验结果显示，最佳机器学习模型在干生物量估计中达到了0.88的决定系数，表明该方法在不同田间条件下具有强大的预测能力，相较于传统方法显著提升了生物量估计的准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括精准农业、生态监测和可持续农业管理。通过提供准确的生物量估计，农民可以更有效地制定杂草管理策略，优化施肥和灌溉方案，从而提高作物产量和资源利用效率。未来，该技术有望推广至更广泛的农业场景，促进可持续发展。
📄 摘要（原文）
Accurate weed management is essential for mitigating significant crop yield losses, necessitating effective weed suppression strategies in agricultural systems. Integrating cover crops (CC) offers multiple benefits, including soil erosion reduction, weed suppression, decreased nitrogen requirements, and enhanced carbon sequestration, all of which are closely tied to the aboveground biomass (AGB) they produce. However, biomass production varies significantly due to microsite variability, making accurate estimation and mapping essential for identifying zones of poor weed suppression and optimizing targeted management strategies. To address this challenge, developing a comprehensive CC map, including its AGB distribution, will enable informed decision-making regarding weed control methods and optimal application rates. Manual visual inspection is impractical and labor-intensive, especially given the extensive field size and the wide diversity and variation of weed species and sizes. In this context, optical imagery and Light Detection and Ranging (LiDAR) data are two prominent sources with unique characteristics that enhance AGB estimation. This study introduces a ground robot-mounted multimodal sensor system designed for agricultural field mapping. The system integrates optical and LiDAR data, leveraging machine learning (ML) methods for data fusion to improve biomass predictions. The best ML-based model for dry AGB estimation achieved a coefficient of determination value of 0.88, demonstrating robust performance in diverse field conditions. This approach offers valuable insights for site-specific management, enabling precise weed suppression strategies and promoting sustainable farming practices.