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J-GLOBAL ID：201702222663833797   整理番号：17A0144148

可視光の画像処理に基づくイネの窒素栄養の診断【Powered by NICT】

Diagnosis of nitrogen nutrition of rice based on image processing of visible light

著者 (6件)： Yuan Yuan (Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei, China) ,  Chen Lei (Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei, China) ,  Li Miao (Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei, China) ,  Wu Na (Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei, China) ,  Wan Li (Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei, China) ,  Wang Shimei (Rice Research Institute, Anhui Academy of Agriculture Sciences, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： FSPMA  ページ： 228-232  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圃場試験はイネ窒素非破壊診断における可視画像処理技術の実現可能性を探究するために実施した。可視光の画像処理技術に基づいて,本研究はイネの窒素状態とイネ葉の緑度の関係,ディジタルカメラで撮影した画像を検討した。データはLuhan1イネ品種に採取し,葉の写真とSPAD値を含んでいた。線形回帰は,抽出した色特徴パラメータと異なる位置(葉先,葉中と葉塩基)におけるイネ葉のSPAD値の分布特性との間で行われた,最良の色特徴パラメータ,最良位置とイネの栄養診断のための最適期間を同定した。結果はSPAD値といくつかの色特徴の間の良好な線形相関,全成長期間におけるNRI,色相,DGCIを示し,決定係数はそれぞれ0.92**,0.99**と0.99**であった。実験結果は葉中は葉頂および葉脚よりイネ窒素診断に適している位置であることを示した。イネの分げつ期および穂ばらみ期の両方がイネの窒素状態を評価するための重要な診断段階である。実験結果はSPADと可視画像処理技術を組み合わせたイネの窒素栄養の診断に使用可能であることを示した。提案した方法は迅速,非破壊,適用が容易である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 故障診断 ,  *画像 ,  *可視光 ,  分蘖 ,  *画像処理 ,  *窒素 ,  色相
準シソーラス用語： 単一光子アバランシェダイオード ,  色特徴 ,  栄養診断 ,  特徴パラメータ ,  SPAD値 ,  ディジタルカメラ ,  可視画像 ,  *窒素栄養 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可視光 ,  画像処理 ,  イネ ,  窒素栄養 ,  診断