Testing a vehicle-based scanning lidar sensor for crop detection

Abstract

Light detection and ranging (lidar) systems are widely used in space, airborne, and terrestrial applications. In agriculture, lidar systems have the potential to gather crop stand parameters. Taking these parameters into consideration, crop production processes such as fertilizing, crop protection, and harvesting can be optimized in real time. The vehicle-based use of lidar technology in agriculture for collecting such parameters is in the initial stage of research and development. This paper investigates a vehicle-based laser scanner system with respect to its measuring properties in maize stands and discusses measurement errors caused by the laser beam shape, laser layer, laser echoes, angle of view, and variable data density and their elimination probabilities. The scanner data were used to generate a three-dimensional (3D) model. The height and volume calculated from the model correlate with the weighted biomass. Furthermore, the results show a velocity independence over a wide speed range. The validation of these values demonstrates the high robustness of this sensor.

Les systèmes lidar sont utilisés couramment dans les applications spatiales, aéroportées et terrestres. En agriculture, les systèmes lidar ont la capacité d’acquérir des informations sur les paramètres des cultures. En prenant en considération ces différents paramètres, il est possible d’optimiser en temps réel les processus de production des cultures tels que la fertilisation, la protection des cultures et les récoltes. L’utilisation de la technologie lidar en agriculture à partir d’un véhicule pour l’acquisition de tels paramètres en est présentement à ses débuts aux plans de la recherche et du développement. On étudie dans cet article un système de scanneur laser embarqué sur véhicule pour déterminer ses capacités de mesure dans le cas des cultures du maïs. On discute des erreurs de mesure causées par la forme du faisceau laser, la couche laser, les échos laser, l’angle de visée ainsi que la densité variable des données et de leurs probabilités d’élimination. Les données du scanneur ont été utilisées pour générer un modèle 3D. La hauteur et le volume calculés à partir du modèle sont corrélés avec la biomasse mesurée. De plus, les résultats montrent une indépendance par rapport à la vélocité pour une grande diversité de vitesses. La validation de ces valeurs démontre la grande robustesse de ce capteur.[Traduit par la Rédaction]