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J-GLOBAL ID：201002297316788047   整理番号：10A0087022

アブラヤシ(Elaeis guineensis Jacq var.tenera)の重量と成熟度の推定におけるカラーとハイパースペクトル画像解析の適用可能性

Potential Application of Color and Hyperspectral Images for Estimation of Weight and Ripeness of Oil Palm (Elaeis guineensis Jacq. var. tenera)

著者 (11件)： JUNKWON Phorntipha (Graduate School of Life and Environmental Sciences, Univ. of Tsukuba) ,  TAKIGAWA Tomohiro (Graduate School of Life and Environmental Sciences, Univ. of Tsukuba) ,  OKAMOTO Hiroshi (Res. Fac. of Agriculture, Hokkaido Univ.) ,  HASEGAWA Hideo (Graduate School of Life and Environmental Sciences, Univ. of Tsukuba) ,  KOIKE Masayuki (Graduate School of Life and Environmental Sciences, Univ. of Tsukuba) ,  SAKAI Kenshi (Fac. of Agriculture, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  SIRUNTAWINETI Jindawan (Dep. of Zoology, Fac. of Sci., Kasetsart Univ.) ,  CHAEYCHOMSRI Win (Dep. of Zoology, Fac. of Sci., Kasetsart Univ.) ,  SANEVAS Nuttha (Dep. of Botany, Fac. of Sci., Kasetsart Univ.) ,  TITTINUCHANON Palat (Oil Palm Res. Centre, Univanich Palm Oil Public Co. Ltd.) ,  BAHALAYODHIN Banshaw (Former Associate Professor, Fac. of Engineering at Kamphaengsean, Kasetsart Univ. Kamphasean Campus)
資料名： 農業情報研究(Web)  (Agricultural Information Research (Web))
巻： 18  号： 2  ページ： 72-81 (J-STAGE)  発行年： 2009年 
JST資料番号： U0117A  ISSN： 1881-5219  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の意図は,ハイパースペクトル画像とRGBカラー画像解からアブラヤシ(Elaeis guieensis Jacq var.tenera)果房に関する重さと成熟度の推定技術を完成させる事であった。本実験では,4つの異なった角度から果房に関するカラー画像とハイパースペクトル画像を得,それぞれの角度は90度隔てた。得られたRGBカラー画像はHSIとL*a*bの色空間に変換した。グレー・スケール効果は,果房の面積と果実間の空間領域を特定するのに用いた。果房と空間の画素数の総数をそれぞれ数えた。また,ハイパースペクトル画像において果房の画素数の総数を3つの波長(560nm,680nm,および740nm)で構成する画像から得,果実間の空間画素数の総数は910nmの波長からか得た。これらのデータセットから,重量推定式を線形回帰(LR)か多重線形回帰(MLR)で決定しました。 その結果,実重量と推定重量に関する決定係数(R2)は色とハイパースペクトル画像それぞれで0.989と0.992の値であった。また,アブラヤシ果房の熟成度に関する推定も試みた。本研究では,成熟度について4段階(過熟,完熟,中熟,未熟)を採用した。果房の全体的なデータによる熟成度の推定が困難であったため,著者らはヤシの葉の陰になった部分とそうでない部分の色合か反射率の違いに焦点を絞った。試験サンプルと熟成度の代表的4つの段階との間におけるユークリッド距離を計算し,試験サンプルを,サンプルから最短距離を示した成熟度段階に分類した。カラー画像に基づく分類では,陰になった部分とそうでない部分の平均のRGB値を採用し,ハイパースペクトル画像においては陰になった部分で得た果実画素数の平均の数値を採用した。完成した推定方法の検証実験の結果,推定精度は許容範囲であり,アブララヤシ果房の成熟度合の推定における実用の可能性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アブラヤシ ,  パーム油 ,  カラー画像 ,  スペクトル画像 ,  画像分析 ,  タイ王国 ,  果実【器官】 ,  重量 ,  *非破壊検査 ,  *成熟 ,  果房
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像

分類 (2件)： 油料作物  (FC03074V) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (22件)：

• Abdullah, M. Z., L. C. Guan, A. M. D. Mohamed and M. A. M. Noor (2002) Color vision system for ripeness inspection of oil palm Elaeis guineensis, Journal of Food Processing Preservation , 26: 213-235.
• Abdullah, M. Z., L. C. Guanand and B. M. N. Mohd Azemi (2001) Stepwise discriminant analysis for color grading of oil palm using machine vision system, Transaction of Institute of Chemical Engineering: Part C, 79: 223-231.
• Abdullah, M. Z., L. C. Guan, K. C. Limand and A. A. Karim (2004) The applications of computer vision system and tomographic radar imaging for assessing physical properties of food, Journal of Food Engineering, 61: 125-135.
• Al-Mallahi, A., T. Kataoka and H. Okamoto (2008) Discrimination between potato tubers and clods by detecting the significant wavebands, Biosystem Engineering, 100: 329-337.
• Demirbas, A. (2007) Importance of biodiesel as transportation fuel, Energy Policy, 35 :4661-4670.

タイトルに関連する用語 (8件)： アブラヤシ ,  Elaeis ,  成熟度 ,  推定 ,  カラー ,  ハイパースペクトル画像 ,  解析 ,  適用可能性