Weed-crop discrimination using LiDAR measurements

D. Andújar; H. Moreno; C. Valero; R. Gerhards; H.W. Griepentrog

Weed-crop discrimination using LiDAR measurements

in Precision agriculture '13

Autor:innen:

D. Andújar

D. Andújar ¹University of Hohenheim, Institute of Phytomedicine, Section Weed Science (360b), Otto-Sander-Straße 5, 70593 Stuttgart, Germany; andujar@uni-hohenheim.de

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H. Moreno

H. Moreno ³University of Hohenheim, Institute of Agricultural Engineering, SectionInstrumentation & Test Engineering (440c),Garbenstraße 9, 70599 Stuttgart, Germany

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C. Valero

C. Valero ²Universidad Politécnica de Madrid, E.T.S.I. Agrónomos, Departamento de Ingenieria Rural, Madrid, Spain

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R. Gerhards

R. Gerhards ¹University of Hohenheim, Institute of Phytomedicine, Section Weed Science (360b), Otto-Sander-Straße 5, 70593 Stuttgart, Germany; andujar@uni-hohenheim.de

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, und

H.W. Griepentrog

H.W. Griepentrog ³University of Hohenheim, Institute of Agricultural Engineering, SectionInstrumentation & Test Engineering (440c),Garbenstraße 9, 70599 Stuttgart, Germany

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Art:: Kapitel

Seiten:: 541–545

DOI:: https://doi.org/10.3920/9789086867783_068

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In this paper, we propose a new approach for discriminating maize and weed plants from soil surface, evaluating the accuracy and performance of a LiDAR sensor for vegetation detection using distance and reflection values. Field measurements were conducted in a maize field at growth stage BBCH 12-14. Static measurements were taken at different sampling areas with different weed densities. Regression analyses were carried out to assess the capabilities of the system for vegetation and soil measurement. A high relationship between LiDAR measured distance (LiDAR heights) and actual height was found. A binary logistic regression was used to predict the presence or absence of vegetation. The results permitted the discrimination of vegetation from the soil with accuracy up to 95%. This technique offers significant promise for the development of real-time spatially selective weed control techniques, either as the sole weed detection system or in combination with other detection tools.

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Precision agriculture '13

ISBN:: 9789086867783

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 01 Nov 2013

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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