文献

J-GLOBAL ID：201302224233134465   整理番号：13A1141789

ハイパースペクトル画像に基づくトウモロコシの種子の抽出と識別の形態学的特性

Morphological Characteristics of Maize Seed Extraction and Identification Based on the Hyperspectral Image

著者 (4件)： Huang Min (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Industry(Ministry of Education), Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Zhu Xiao (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Industry(Ministry of Education), Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Zhu Qibing (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Industry(Ministry of Education), Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Feng Zhaoli (Key Lab. of Advanced Process Control for Light Industry(Ministry of Education), Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi)
資料名： Guangzi Xuebao  (Guangzi Xuebao)
巻： 41  号： 7  ページ： 868-873  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1500A  ISSN： 1004-4213  CODEN： GUXUED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： トウモロコシの種子の形態学的性能は,トウモロコシ変種同定において重要因子である。九つの変種を含む432のトウモロコシの種子のハイパースペクトル画像を,ハイパースペクトルイメージングシステムで取得した。画像を前処理した。次に,各サンプルの形状特徴を,55の波長を含めて563.6911.4nmの領域で抽出した。部分最小二乗判別分析(PLSDA)と単波長,多波長,全波長を利用することで,トウモロコシの種子の形状特徴の分類モデルを開発した。シミュレーションの結果から,全波長において,試験セットと学習セットの平均識別速度は,98.31%と93.98%になることを示した。それは単波長と多波長よりも良好であった。したがって,ハイパースペクトル画像から可視と近赤外領域の特徴情報を利用して,トウモロコシ変種の変形の高精度な同定が可能となった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： スペクトル画像 ,  リモートセンシング ,  計算機シミュレーション ,  *画像処理 ,  *トウモロコシ ,  部分最小二乗法 ,  判別分析 ,  特徴抽出 ,  *種子 ,  *物体認識 ,  赤外線画像 ,  形状測定
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  形態学的診断

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトル画像 ,  トウモロコシ ,  種子 ,  識別 ,  形態学