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J-GLOBAL ID:201702264040894810   整理番号:17A0260117

ハイパースペクトルイメージングに基づく柑橘類の非破壊検査【JST・京大機械翻訳】

Non-destructive Detection of Citrus Huanglong Disease Using Hyperspectral Image Technique
著者 (6件):
資料名:
巻: 47  号: 11  ページ: 231-238,277  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2453A  ISSN: 1000-1298  CODEN: NUYCA3  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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ハイパースペクトル画像処理技術を用いて,最小二乗法サポートベクトルマシン(LS-SVM)と部分最小二乗判別分析(PLS-DA)の2つの方法を組み合わせて,柑橘類の非破壊検出の実現可能性を研究した。380~1NMのスペクトル範囲内で,5つの柑橘類の葉,の,,,,,重度,および欠乏のハイパースペクトル画像を採取した。分散分析法を用いて、正常、軽度病、,中度黄、重度病と欠乏の5種類の葉身の葉緑素、デンプンと可溶性糖含有量の差異を分析し、3つの指標が病の判別指標として利用できることを示した。部分最小二乗法を用いて、葉緑素、可溶性糖およびデンプン3指標の定量分析数学モデルを確立し、モデル予測二乗平均平方根誤差はそれぞれ7.46、5.51、5.88であり、柑橘類病のハイパースペクトル画像の迅速測定の根拠を提供した。ハイパースペクトル画像の関心領域の平均スペクトルを抽出し,正常,軽度病,,,,および欠乏の5つの葉の代表的スペクトルを分析することにより,750NMの吸光度に差があることを示した。2次導関数法を用いてサンプルのスペクトルを処理し,450~650NMと800~1000NMバンドのベースラインドリフトを除去し,有効スペクトル情報を増幅した。主成分分析(PCA)と連続射影アルゴリズム(SPA)を用いて,LS-SVMの定性的識別モデルの入力変数を選択し,LS-SVMの定性的判別モデルを確立し,PLS-DAと比較した。モデル化されない予測セットのサンプル評価モデルの性能を用いて,結果は,PLS-DAモデルの精度がより高く,モデルの誤検出率が5.6%であることを示した。実験結果により,ハイパースペクトル画像処理技術と部分最小二乗判別分析法を組み合わせることにより,柑橘類の迅速非破壊検査と病病期分類を実現することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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食品の分析  ,  有機物質の物理分析一般 
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