Erkennung von Feldkonturen und Hindernissen für automatisierte Landmaschinen: Eine multitemporale Segmentierungsmethode basierend auf Sentinel-2-Satellitendaten

Aufgrund der zunehmenden Automatisierung von Landmaschinen können Bediener unter anderem während der Ernte zusätzliche Tätigkeiten ausführen, wodurch die subjektive Beanspruchung in kognitiv unterfordernden Situationen reduziert werden kann. Da diese Tätigkeiten den Bediener von der Fahraufgabe ablenken, ist es wichtig, die Umgebungsbedingungen genau zu kennen. Dazu zählen vor allem die Feldkontur und Points of Interest (POI), wie z. B. Hindernisse. Damit die Bediener in einem potenziell hindernisreichen Feld zusätzliche Tätigkeiten ausführen können, müssen diese wichtigen Bereiche, die erhöhte Aufmerksamkeit benötigen, ermittelt werden. ... mehrIn diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, um die Kontur des Feldes und die POIs zu erkennen. Dazu werden frei verfügbare Sentinel-2-Satellitendaten verwendet. Die Bilddaten werden mit einer multitemporalen Region-Growing-Segmentierung verarbeitet. Insgesamt wurden zehn verschiedene Felder in Norddeutschland untersucht. Die Wahl der Seed-Points und die Parameterwerte wurden empirisch analysiert und optimiert. Diese Methode führt zu zufriedenstellenden Resultaten, wenn geeignete Satellitenbilddaten und Seed-Points verwendet werden. Der mittlere Jaccard-Index (JI) über alle ausgewählten Felder beträgt dabei 0,913.

The increasing automation of agricultural machinery allows operators of these machines to carry out additional activities during harvesting, among other things, which can reduce the subjective mental workload in cognitively undemanding situations. As these activities distract the operator from the driving task, it is important to know the environmental conditions precisely. This includes the field contour and points of interest (POI), such as obstacles. In order for operators to perform additional tasks in a potentially obstructed field, these important areas that require increased attention must be identified. ... mehrThis article presents a method to identify the contour of the field and the POIs. For this purpose, freely available Sentinel-2 satellite data is used. The image data is processed with a multitemporal region growing segmentation. A total of ten different fields in northern Germany were examined. The selection of seed points and the parameter values were empirically analyzed and optimized. This method leads to satisfactory results if suitable satellite image data and seed points are used. The mean Jaccard Index (JI) across all selected fields is 0.913.