Я пытаюсь обнаружить ряды виноградной лозы для использования при обнаружении здоровья растений и урожайности на изображении, которое содержит много деревьев, другой растительности и незначительных объектов. Объекты и деревья могут быть между рядами виноградной лозы и должны быть сегментированы перед дальнейшей обработкой. Изображения мультиспектральные, снятые БПЛА.
План A состоит в том, чтобы использовать сельскохозяйственные индексы DCM и NDVI и использовать пороговое значение для отсечения значений, которые слишком высоки для виноградного ряда. Однако используемый нами БПЛА может дать плохие результаты для DCM, поэтому мне нужен план B.
Используя opencv, я скелетировал изображение, которое создало некоторые соединенные линии и точки, которые могут быть шумами. Однако удаление этих точек может привести к потере информации, поэтому это не оптимально.
Я видел методы обнаружения кругов и алгоритм Watershed, но когда объекты расположены слишком близко друг к другу, они имеют тенденцию группироваться вместе.
Ожидаемый результат должен состоять в том, что ряды винограда и другие изображения четко сегментированы друг от друга. Мне нужен кто-то, чтобы вести меня в правильном направлении. Любая помощь будет оценена.
Вот картинка для поля, над которым я работаю: https://i.stack.imgur.com/CqX5z.jpg
Вот моя попытка сегментировать его с помощью DCM и NDVI: https://i.stack.imgur.com/AEaR3.jpg