Estimating phenological growth stages of cereal and forage grasses using remote sensing data
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Engineering |
Bachelor's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
Language
en
Pages
48
Series
Abstract
Information about the phenological growth stages of crops is increasingly important due to the ever growing demand for precision agriculture solutions. Efficient irrigation, fertilizing and harvesting can all be optimized with adequate knowledge about the phenological growth stages of crops. Traditional methods of growth stage estimation largely consists of manual inspection, which is laborious and prone to subjectivity. Specifically for forage grasses, highly accurate in-season information about the growth stage and other growth parameters is critical. The development of forage grasses is directly tied to the quality and quantity of the harvest. This thesis studied the estimation of the phenological growth stage of cereal crops and the biophysical variables of forage grasses using UAV remote sensing, with the goal of establishing whether cross-application of methods is possible. The ultimate goal is the estimation of the phenological growth stages of forage grasses. This thesis included both a literature review of the existing literature on this subject, in addition to an empirical study on estimating the growth stages of a timothy-dominated mixed meadow using RGB and multispectral UAV data. The literature review found many commonalitites between forage grasses and cereal crops, most notably the similar phenological cycles and spectral responses. Thus, the possibility of cross-application was established. The literature review also found methods that successfully estimated both biophysical variables and phenological growth stages, with random forest machine learning algorithms being the most common approach. The empirical study of this thesis approached the estimation of growth stages as a classification problem, choosing the random forest classifier with cross-validation and feature extraction methods as the preferred approach. The random forest classifier showed limited predictive power, with a peak accuracy of 0.69. However, the study stands as a baseline for future experiments, finding many areas of improvement. For instance, that the data assimilation of this type of agricultural data is difficult, but needed in greater quantities to support further research. Additionally, fundamental changes in strategy could be needed, as discretizing continuous biological phenomena causes large errors and within-class variability.Information om växters fenologiska utvecklingsfaser är alltmer viktig på grund av det ökade behovet för lösningar inom precisionsjordbruk. Effektiv bevattning, gödsling och skördning kan optimeras genom tillräcklig information om växternas fenologiska utvecklingsfas. Traditionella metoder för uppskattning av utvecklingsfaser består av manuell inspektion, vilket är både arbetsintensivt och medför risk för subjektivitet. Noggrann information under säsongen är speciellt viktigt för fodergräs, eftersom dess utveckling är direkt anknuten till skördens kvalitet och kvantitet. Denna avhandling studerar uppskattningen av fenologiska utvecklingsfasen hos spannmålsgrödor samt biofysiska variabler hos fodergräs med UAV-fjärranalysdata. Målet med forskningen var att fastställa och redogöra för korstillämpbarheten av metoder från uppskattningen av biofysiska variabler hos fodergräs och spannmålsgrödors utvecklingsfaser, till uppskattningen av utvecklingsfaserna hos fodergräs. Denna avhandling innehåller både en litteraturöversikt och en empirisk studie om uppskattningen av de fenologiska utvecklingsfaserna av en timotejdominerad äng med RGB och multispektrala UAV data. Litteraturöversikten fann många likheter mellan fodergräs och spannmålsgrödor, av vilka den mest anmärkningsvärda är de liknande fenologiska cyklerna och spektrala responserna. Därmed fastställdes möjligheten för korstillämpbarhet av metoder. Litteraturöversikten fann även olika metoder som framgångsrikt uppskattat biofysiska variabler och utvecklingsfaser. Av de funna metoderna var maskininlärningsalgoritmen random forest den vanligaste. Denna avhandlings empiriska studie betraktade uppskattningen av utvecklingsfaserna som ett klassificeringsproblem, därmed förblev random forest klassificeraren med korsvalidering och egenskapsextraktion den föredragna metoden. Klassificeraren uppvisade begränsad prediktiv förmåga, med en maximal noggrannhet av 0,69. Trots den begränsade prestandan, står ändå denna studie som en grund för vidare forskning och experiment, då flera förbättringsområden identifierades. Bland annat, framkom det att insamlingen av den här typen av jordbruksdata är svår, men att mera data behövs för framtida forskning. Dessutom skulle fundamentala förändringar i hur problemet betraktas möjligen behövas, då diskretiseringen av kontinuerliga biologiska fenomen orsakar stora fel och hög variation inom klasserna.Description
Supervisor
Rönnholm, PetriThesis advisor
Rönnholm, PetriNäsi, Roope