Time series model for predicting the disturbance of lychee canopy by wind field in unmanned aerial spraying system

P. Chen; H. Liu; Y. Lan

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Time series model for predicting the disturbance of lychee canopy by wind field in unmanned aerial spraying system

in Precision agriculture '25

Autor:innen:

P. Chen

P. Chen

pengchao.chen@scau.edu.cn

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H. Liu

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Y. Lan

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Art:: Kapitel

Seiten:: 585–591

DOI:: https://doi.org/10.1163/9789004725232_076

Angemeldet über:

Dar Hadith al Hassania

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The rotor downwash airflow generated by unmanned aerial spraying systems (UASS) significantly influences the precision of pesticide application on tree canopies. This study proposes a time-series model to analyze the relationship between multi-rotor UASS wind fields and canopy disturbances in lychee trees. Disturbance data were collected using visual and attitude sensors, with disturbance areas and positions extracted via an enhanced frame difference method and sensor data fusion. UASS motion information was obtained using DeepSORT, while recurrent neural networks (RNN) and multi-head attention mechanisms were employed to analyze 1965 time-series datasets. The results revealed that the Informer algorithm outperformed others in predicting disturbance areas with the lowest errors, while the gated recurrent unit (GRU) model demonstrated consistent accuracy in predicting disturbance positions, providing a reliable solution for precise canopy disturbance analysis.

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Precision agriculture '25

ISBN:: 9789004725232

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 18 Jun 2025

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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