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J-GLOBAL ID：202302247979467156   整理番号：23A0803997

深層学習を用いたイネバイオマス推定モデルの構築および撮影時刻と欠株に対する頑健性

Construction of deep learning-based estimation model for rice biomass and its robustness to shooting time and lack of hills

著者 (9件)： 中嶌洸太 (京大 大学院農学研究科) ,  田中佑 (京大 大学院農学研究科) ,  桂圭佑 (東京農工大 大学院連合農学研究科) ,  山口友亮 (東京農工大 大学院連合農学研究科) ,  齋藤和樹 (Africa Rice Center) ,  齋藤和樹 (国際農林水産業研究セ) ,  辻本泰弘 (国際農林水産業研究セ) ,  渡邊智也 (九大 大学院数理学府) ,  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： 254th  ページ： 117  発行年： 2022年09月27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】刈り取りによるバイオマスの測定には多大な労力を要する.昨年度演者らは深層学習を用いて,隣接2株を撮影した可視画像からイネバイオマスを推定するモデルを構築し,これは多様な草型に対して高い頑健性を示した(中嶌ら,2021).本...【本文一部表示】

シソーラス用語： *機械学習 ,  イネ ,  *バイオマス ,  *画像 ,  *ロバスト性 ,  *深層学習
準シソーラス用語： *欠株 ,  *撮影時刻 ,  *推定モデル

分類 (1件)： 植物学研究法  (EH01020C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 深層学習 ,  イネ ,  バイオマス ,  推定モデル ,  構築 ,  撮影 ,  時刻 ,  株 ,  頑健性