Fruit Detection from Apple Orchard Using Point Cloud Data

Abstract

Meyve konumlarının güvenilir olarak tespit edilmesi hasat ve rekolte tahmini sürecini geliştirerek ekonomik, çevreci ve sürdürülebilir tarımın önünü açar. Meyvecilikte modern çözümler geliştirmek, meyve bahçelerinin karmaşık geometrisi nedeniyle zordur. Bu çalışmada fotogrametrik olarak elde edilen Fuji elma bahçesi nokta bulutu veri seti kullanılarak Fuji elmalarının mekânsal konumlarının belirlenmesi için yeni bir çerçeve önerilmiştir. Önerilen çerçevede en uygun komşuluğun belirlenmesi için omnivaryans tabanlı bir yaklaşım kullanılmıştır. En uygun komşuluk sayısı belirlendikten sonra her bireysel noktadan 30 adet 2 boyutlu ve 3 boyutlu geometrik özellik çıkarılmıştır. Ardından, veri setini en iyi temsil eden özellikler Minimum artıklık maksimum ilgililik yöntemi kullanılarak seçilmiştir. Farklı özelliklerin elma belirleme üzerine etkisinin incelenmesi için ilgili özellikler ağırlık düzeyine göre altı farklı gruba ayrılarak istatistiksel ve görsel karşılaştırmaları gerçekleştirilmiştir. Destek vektör makine kullanılarak yapılan sınıflandırma işleminin sonuçlarına göre 25 özelliğin kullanılması (%95.81 doğruluk ve %93.20 kesinlik) en yüksek sınıflandırma performansını sağlamıştır. Bütün veya sınırlı sayıda özelliklerin kullanılması sınıflandırma performansını azalttığı belirlenmiştir. Ayrıca, 2 boyutlu özelliklerin 3 boyutlu özellikler kadar etkili olduğu görülmüştür.