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J-GLOBAL ID：202002254107222333   整理番号：20A0998191

深層学習を用いたイネ群落可視画像解析による頑健なバイオマス推定モデルの構築

Deep learning-based robust estimation for rice biomass using digital image of canopy

著者 (5件)： 中嶌洸太 (京大 農) ,  田中佑 (京大 大学院農学研究科) ,  田中佑 (JST-さきがけ) ,  桂圭佑 (東京農工大 大学院農学府) ,  白岩立彦 (京大 大学院農学研究科)
資料名： 日本作物学会講演会要旨集  (Abstracts of the Meeting of the CSSJ)
巻： 249th  ページ： 77  発行年： 2020年03月26日 
JST資料番号： L1755A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 【背景および目的】作物の生育は,品種や環境条件,栽培管理など多数の要因に影響される.作物の生育を把握する上で,バイオマスは最も重要な指標の一つである.しかし,現状のバイオマス測定方法は破壊的方法が主で,多大な時間と労力を要する.著者らは,イ...【本文一部表示】

シソーラス用語： *機械学習 ,  イネ ,  *画像分析 ,  *バイオマス ,  *モデル ,  植物成長 ,  作物生育 ,  *深層学習 ,  植物生理
準シソーラス用語： *推定モデル

分類 (2件)： 稲作  (FC03020C) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  イネ ,  群落 ,  可視画像 ,  解析 ,  バイオマス ,  推定モデル ,  構築