研究概要¶
温室における時系列植物**モニタリング**のための3D Gaussian Splatting。
位置づけ：絶対計測ではなくモニタリング
本研究は**相対的な生育モニタリング／変化検出**システムです。植物の経時変化を追跡し、生物学的に意味のあるイベントを検出しますが、絶対的で較正された形質値を主張するものではありません。したがってセッション間の一貫性（変動係数 CV）が主要かつ適切な評価指標です。
研究の焦点¶
以下を目的とした堅牢な3DGSパイプラインの開発：
- 温室の時系列モニタリング・変化検出
- スケール不変なレンダー空間形質抽出
- 実際の栽培管理イベント（例：剪定）の検出
主な貢献¶
- レンダー空間でのスケール不変形質抽出 — 草丈CV 28.0% → 9.8%（2.86倍の一貫性向上）
- 剪定イベント検出による生物学的検証 — 記録された3件のイベントを検出（p = 0.0008）
- 物理基準による裏付け — レンダー空間草丈と場内の45cmパイプの相関 r = 0.74
- 長期検証 — 49日間、22セッション、再構成成功率100%
詳細は独自の貢献を参照してください。
発表論文¶
Computers and Electronics in Agriculture（Elsevier）にて査読中。