Anwendung einer drohnenbildbasierten, direkten Georeferenzierungsmethode für Smart Farming - Stoop, Ralph L.; Sax, Markus; Seatovic, Dejan; Anken, Thomas (agricultural engineering.eu, 2024)
Für Smart Farming Anwendungen müssen die Informationen, welche autonome Systeme wie z.B. Drohnen sammeln, mit ihrer exakten räumlichen Verteilung verknüpft werden – ein Prozess, welcher allgemein Georeferenzierung genannt wird. Dieser Prozess ist jedoch häufig sehr rechenintensiv und komplex. In dieser Arbeit untersuchen wir die Anwendbarkeit und Genauigkeit einer vereinfachten, direkten Georeferenzierungsmethode von Drohnenbilder für Smart Farming Anwendungen wie z.B. die Unkrauterkennung. Die Methode, welche nur auf einer affinen Homographie basiert und keine Kalibration benötigt, erreicht in Kombination mit einer High-end-Drohne (DJI Matrice 300 RTK) eine Genauigkeit von < 0.82 m bei einer Flughöhe von 30 m, sogar bei ausgeprägter Hangneigung. Da die untersuchte Methode nur Einzelbilder benutzt und kein Feature Matching benötigt, ist sie sehr recheneffizient und bestens für Echtzeitanwendungen geeignet. Abhängig vom konkreten Anwendungsfall liefert die Methode Genauigkeiten von der Größe der zu detektierenden Objekte, insbesondere für den Fall der Ampfererkennung auf Wiesen, wie wir in dieser Arbeit aufzeigen. Die Methode kann als obere Schranke der Georeferenzierung angesehen werden und ist einfach auf andere Drohnensysteme anzuwenden.