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J-GLOBAL ID：201502288191359588   整理番号：15A0584097

野外取得時系列RGB画像を用いるイネにおける開花動力学の自動化キャラクタリゼーション

Automated characterization of flowering dynamics in rice using field-acquired time-series RGB images

著者 (3件)： GUO Wei (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  FUKATSU Tokihiro (National Agriculture and Food Res. Organization, Ibaraki, JPN) ,  NINOMIYA Seishi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Plant Methods (Web)  (Plant Methods (Web))
巻： 11  号： Feb  ページ： 11:7 (WEB ONLY)  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： U7033A  ISSN： 1746-4811  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)

抄録/ポイント： 【背景】開花(小穂花開花)は水稲で最も重要な表現型特性の1つであり,研究者は開花タイミングを観察する努力を費やしている。それがまだヒトによって視覚的に実行しているので,開花を観察することは,非常に時間がかかって労働集約型である。水稲の開花を自動的に検出する画像ベースの方法が,強く望まれる。しかし,変化する照度,円錐花序の開花部分の外観の多様性,形状変形,部分的閉塞および複合的バックグラウンドは,そのような方法の開発を,挑戦的なものにしている。【結果】スケール-不変特性変換ディスクリプタ,視覚語のバッグおよび機械学習法,サポートベクトルマシンを用いてRGB画像で,イネの開花円錐花序を検出するための方法を,本研究で開発した。本方法を時系列画像に適用して,開花円錐花序の数および各々の日の開花の昼行性ピークを,本研究で推定した。本方法は,開花期の間,円錐花序の開花部分を正確に検出して,毎日の昼行性開花形態を定量化した。【結論】天然野外条件下で取った時系列RGB画像での,水稲の開花円錐花序を自動的に検出するための,強力な方法を記述した。本方法は,開花円錐花序を自動的にカウントすることができた。時系列画像への利用で,提案方法は,開花期の間,開花の毎日の量および日変化を定量化することがよくできた。更に,開花の毎日のピークを同定することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *開花 ,  *画像 ,  *水稲 ,  動力学 ,  表現型 ,  成長段階 ,  *画像処理 ,  *特徴抽出 ,  視覚 ,  方式 ,  *学習 ,  *サポートベクトルマシン ,  時系列 ,  生体リズム ,  検出 ,  色空間 ,  色信号 ,  花序
準シソーラス用語： スケール不変特徴変換 ,  開花時期 ,  学習方法 ,  時系列画像 ,  自動検出 ,  昼行性 ,  RGB

分類 (1件)： 植物生理学一般  (EH02010Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： 野外 ,  時系列 ,  RGB画像 ,  イネ ,  開花 ,  動力学 ,  自動化 ,  キャラクタリゼーション