Erfassung und Georeferenzierung von Bilddaten für die Erkennung von Pflanzen in landwirtschaftlichen Anwendungen

Dauer der Arbeit: 6 Monate
Abgabe: Oktober 2018
Betreuer:  Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala, Dr.-Ing. Michael Cramer, Dipl.-Ing. David Reiser (Uni Hohenheim)
Prüfer: Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala

Für die Verwendung von  Robotiksystemen auf landwirtschaftlichen Nutzflächen sollte im Rahmen dieser Arbeit die Erfassung, Georeferenzierung und Verarbeitung von Bilddaten eines Maisfeldes durchgeführt und analysiert werden.

Zunächst sollten geeignete Kameras gefunden und eine sinnvolle Kamerageometrie ermittelt werden. Da es sich um eine Anwendung in der Landwirtschaft handelt wurde eine Multispektralkamera ausgewählt für die Analyse von einzelnen Pflanzen. Zusätzlich wurden drei gleiche Verbraucherkameras für die dreidimensionale Rekonstruktion des aufgenommen Maisfeldes ausgewählt.

Die Kameras wurden in ein bestehendes Robotiksystem integriert, welches autonom durch ein Feld navigieren kann.

Die Kameras wurden nach dem Prinzip der Stereobildanordnung auf einem Aluminiumrahmen befestigt um sich die Multi-View-Geometry zu Nutze zu machen und eine möglichst dichte Verknüpfung zwischen den aufgenommenen Bildern zu ermöglichen.

Zusätzlich zur terrestrischen Befahrung des Maisfeldes mittels des Aluminiumrahmens wurde eine UAV Befliegung desselben Feldes durchgeführt. Es sollte so ein Vergleich zwischen einer flächenhaften und einer punktuellen Aufnahme aus der Luft und in Bodennähe ermöglicht werden.

Die Georeferenzierung erfolgte über Schachbrett-Zielmarken, welche über ein Landesreferenzsystem eingemessen wurden.

Die Datenverarbeitung ergab, dass eine 3D Rekonstruktion des Feldes mit der Multispektralkamera nicht möglich ist. Die Rekonstruktion mit Structure-from-Motion mit den  drei Verbraucherkameras konnte jedoch erfolgreich durchgeführt werden. Eine Analyse der UAV Daten zeigt zudem, dass die Erfassung des Maisfeldes aus Bodennähe einen deutlichen Mehrwert in der Darstellung von kleinen Pflanzenstrukturen aufweist.

Die relative Bildorientierung der Verbraucherkamerabilder lieferte eine 3D Punktkoordinatenbestimmung innerhalb der vorgegebenen Genauigkeitsanforderungen. Die Georeferenzierung über die Zielmarken entsprach jedoch nicht der geforderten Genauigkeit. Zusätzlich stellte sich die Verwendung von Zielmarken in großen landwirtschaftlichen Flächen als wenig praktikabel heraus.

Demnach wurde ein Konzept entworfen, welches eine direkte Georeferenzierung über die Verwendung der Roboter internen Positionierungssysteme vorstellt. Die direkte Georeferenzierung soll hierbei zur Verbesserung der globalen 3D Objektpunktebestimmung beitragen. Zusätzlich soll eine Möglichkeit der echtzeitfähigen 3D Koordinatenbestimmung aus 2D Bildern impliziert werden.

Die verwendete Kamerakonfiguration eignet sich für die Nutzung in landwirtschaftlichen Robotikanwendungen. Die indirekte Georeferenzierung ist eine Möglichkeit, sie wird jedoch als wenig praktikabel angesehen. Eine direkte Georeferenzierung der vorhandenen Kamerasysteme wäre eine sinnvolle Erweiterung des bestehenden Robotersystems.