Das GreenScan-System wurde entwickelt, um die Gesundheit von Stadtbäumen auf Stadtebene mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung und geringen Kosten zu überwachen. Es verwendet kostengünstige Wärme- und Multispektralkameras, die mit einem einzelnen Boardcomputer integriert sind, um zwei Baumgesundheitsindizes zu berechnen: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) und CTD (Canopy Temperature Depression).
Ein maßgeschneidertes Mask R-CNN-Modell, das mit Transferlernen trainiert wurde, wird verwendet, um die Daten der Bildsensoren auf dem Edge-Gerät zu fusionieren. Das System kann sowohl in einem Drive-by-Sensing-Paradigma auf sich bewegenden Fahrzeugen als auch in einem Citizen-Science-Sensing-Paradigm durch Fußgänger eingesetzt werden.
Die Evaluierung des Systems erfolgte durch Datenerhebungsexperimente in Cambridge, USA. Die Analyse der Baumgesundheit ergab eine mäßig starke Korrelation zwischen dem gemessenen NDVI und dem Referenz-NDVI aus dem Datensatz der Gemeinde. Darüber hinaus können die NDVI-Verteilungen verwendet werden, um Bäume zu identifizieren, die sich möglicherweise nicht in gutem Gesundheitszustand befinden. Für den gemessenen CTD-Wert wurde ein Muster mit theoretischer Übereinstimmung für eine der beobachteten Baumarten festgestellt, aber weitere Studien über mehrere Arten hinweg sind erforderlich, um die Verallgemeinerbarkeit des Systems zu verbessern.
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