Institutional Repository [SANDBOX]
Technical University of Crete
EN  |  EL

Search

Browse

My Space

CIWA – A web-based tool for automated irrigation management using intelligent plant canopy temperature identification techniques

Pantelidakis Minas

Simple record


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/D75328D6-C174-47A6-92ED-7B3FCD943C7C-
Identifierhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.87605-
Languageen-
Extent32.4 megabytesen
Extent87 σελίδεςel
TitleCIWA – A web-based tool for automated irrigation management using intelligent plant canopy temperature identification techniques en
TitleCIWA - Ανάπτυξη διαδικτυακού εργαλείου για αυτοματοποιημένη διαχείριση άρδευσης με χρήση ευφυών τεχνικών αναγνώρισης θερμοκρασίας φυτικού θόλουel
CreatorPantelidakis Minasen
CreatorΠαντελιδακης Μηναςel
Contributor [Thesis Supervisor]Chalkiadakis Georgiosen
Contributor [Thesis Supervisor]Χαλκιαδακης Γεωργιοςel
Contributor [Committee Member]Zervakis Michailen
Contributor [Committee Member]Ζερβακης Μιχαηλel
Contributor [Committee Member]Panagopoulos Athanasios-Arisen
Contributor [Committee Member]Παναγόπουλος Αθανάσιος-Άρηςel
PublisherΠολυτεχνείο Κρήτηςel
PublisherTechnical University of Creteen
Academic UnitTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Academic UnitΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
DescriptionΠροπτυχιακή διατριβή που υποβλήθηκε στη σχολή ΗΜΜΥ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης του Διπλώματος Ηλεκτρολόγου Μηχανικού & Μηχανικού Υπολογιστών.el
Content SummaryCanopy temperature has been recognized as a crop water stress indicator, since it reflects the interaction of crops with soil and the atmosphere. Even though there are several methods to estimate canopy temperature, most of them are time consuming, expensive, inaccurate, or require considerable human input. This work mobilizes Convolutional Neural Networks (CNNs) to identify sunlit leaves and in conjuction with thermal imagery, find the underlying leaf temperatures and calculate the Crop Water Stress Index (CWSI). The results of two different CNN architectures (FRRN, DeepLabV3) have been compared with two minimum input, state of the art methods, namely temperature Histogram Gradient Thresholding and Gaussian Mixture Models. We evaluate our approaches against this baseline using our own dataset of 1432 image-label pairs of pistachio trees. Results indicate that CNNs outperform existing methods. Our dataset is released for the scientific community to use. Finally, a web application was developed, so that researchers/growers can calculate the CWSI in real time, using pictures captured with a thermal camera. en
Content SummaryΗ θερμοκρασία του φυτικού θόλου έχει αναγνωριστεί ως ένας δείκτης καταπόνησης νερού στις καλλιέργειες, καθώς ανακλά την αλληλεπίδραση των καλλιεργειών με το χώμα και την ατμόσφαιρα. Παρά το γεγονός ότι υπάρχουν διάφορες μέθοδοι για τον υπολογισμό της θερμοκρασίας του θόλου, οι περισσότερες από αυτές είναι χρονοβόρες, ακριβές, ανακριβείς, ή απαιτούν σημαντική ανθρώπινη παρέμβαση. Η παρούσα έρευνα χρησιμοποιεί συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) για την αναγνώριση των ηλιοφώτιστων φύλλων, και σε συνεργασία με τη χρήση θερμικών εικόνων, βρίσκει τις υποκείμενες θερμοκρασίες των φύλλων και υπολογίζει το δείκτη καταπόνησης νερού της καλλιέργειας (CWSI). Τα αποτελέσματα δύο διαφορετικών αρχιτεκτονικών συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (FRRN, DeepLabV3) έχουν συγκριθεί με δύο σύγχρονες μεθόδους ελάχιστης ανθρώπινης παρέμβασης, temperature Histogram Gradient Thresholding και Gaussian Mixture Models. Οι προσεγγίσεις μας εξετάζονται χρησιμοποιώντας ως γνώμονα αυτές τις δύο μεθόδους. Η αξιολόγηση γίνεται πάνω στο δικό μας dataset, το οποίο αποτελέιται απο 1432 ζευγάρια image-label φυστικιών. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα λειτουργούν καλύτερα από τις υπάρχουσες μεθόδους. Το dataset δημοσιεύεται για χρήση από την επιστημονική κοινότητα. Τέλος, αναπτύχθηκε μία διαδικτυακή εφαρμογή, ώστε οι ερευνητές/καλλιεργητές να μπορούν να υπολογίζουν το CWSI σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας εικόνες από μια θερμική κάμερα.el
Type of ItemΔιπλωματική Εργασίαel
Type of ItemDiploma Worken
Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Date of Item2020-11-27-
Date of Publication2020-
SubjectSemantic image segmentationen
SubjectPrecision irrigationen
SubjectCrop water stress indexen
SubjectCanopy temperatureen
SubjectConvolutional neural networksen
SubjectGaussian mixture modelsen
SubjectHistogram gradient thresholdingen
SubjectFull stack engineeringen
SubjectMicroservicesen
SubjectDockeren
SubjectFull-Resolution residual networken
SubjectDeepLabV3en
SubjectEvotranspirationen
Bibliographic CitationMinas Pantelidakis, "CIWA – A web-based tool for automated irrigation management using intelligent plant canopy temperature identification techniques ", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2020en
Bibliographic CitationΜηνάς Παντελιδάκης, "CIWA - Ανάπτυξη διαδικτυακού εργαλείου για αυτοματοποιημένη διαχείριση άρδευσης με χρήση ευφυών τεχνικών αναγνώρισης θερμοκρασίας φυτικού θόλου", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2020el

Available Files

Services

Statistics