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J-GLOBAL ID:201702250654027127   整理番号:17A0412249

土壌テクスチャおよび土壌有機物を特性化するための顕微鏡を用いたコンピュータビジョン【Powered by NICT】

Microscope-based computer vision to characterize soil texture and soil organic matter
著者 (4件):
資料名:
巻: 152  ページ: 41-50  発行年: 2016年 
JST資料番号: E0030A  ISSN: 1537-5110  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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土壌特性の評価と定量化は,最適使用のために重要であると著者らの土壌管理。土壌テクスチャは農業土木・他の産業における意思決定のための重要な因子であるが,土壌有機物(SOM)は,土壌の健全性と品質のバックボーンであり,他の土壌特性とプロセスに影響を与える。これらの土壌特性を推定するための伝統的な方法は時間と労力を要する。本論文では,土壌テクスチャおよびSOM(自己組織化マップ)を推定するための新しいコスト効果的なin situコンピュータビジョンベースセンサシステムの設計と開発を明らかにした。小型かつ安価な携帯型顕微鏡は,画像収集システムを開発した。可変テクスチャとSOM(自己組織化マップ)を用いて実験室で得られた画像は,地理空間データ解析に基づくコンピュータビジョンアルゴリズムの手段を用いて処理した。後天性画像の種々の計算パラメータを用いた土壌テクスチャおよびSOM(自己組織化マップ)を推定するために開発した簡単な線形回帰予測の関係。予測された砂(決定係数,R~2=0.63)とSOM(R~2=0.83)を実験室測定と良く一致した。これらは5.5~72.8から3.4~59.3%へのSOM%砂の範囲を示す土壌のための土壌の84.7g砂kg~( 1)および0.11log(SOM %)の平均二乗誤差を根にそれぞれ対応する。本研究で開発した収集システムとコンピュータビジョンアルゴリズムの低コストと可搬性は実験室や現場の条件で使用するための適合性を示唆し,近位土壌センサとして有望であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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土壌調査  ,  図形・画像処理一般  ,  土壌物理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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