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J-GLOBAL ID：201602203757338313   整理番号：16A0324775

因子分析BPニューラルネットワークに基づくコムギ葉のうどんこ病の重症度のための反転モデル【Powered by NICT】

Inversion model for severity of powdery mildew in wheat leaves based on factor analysis-BP neural network

著者 (7件)： Shen Wenying (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou) ,  Li Yingxue (Coll. of Applied Meteorology, Nanjing Univ. of Information Sci. & Technol., Nanjing) ,  Feng Wei (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou) ,  Zhang Haiyan (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou) ,  Zhang Yuanshuai (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou) ,  Xie Yingxin (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou) ,  Guo Tiancai (Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops, Henan Agricultural Univ., Zhengzhou)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 22  ページ： 183-190  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 応力下での作物健康の検出は,精密農業における重要な研究である。うどんこ病のストレス下のコムギの葉の特徴と重症度を理解するために,我々は,高分光計を用いて,種々の成長相において異なる重症度のうどん粉病下の冬コムギ葉の分光反射率を試験するためのコムギうどんこ病の人工接種実験を行った。著者らは,うどんこ病,すなわちYanzhan1 4110とYumai34,および2の培地抵抗性の品種にうどんこ病,すなわちAikang58とZhengmai366~2感受性品種を選択した。人工接種法を用いて,種々のレベルの発生率と成長段階での異なる品種のコムギの葉のスペクトルを測定し,各葉の疾患重症度を検討した。著者らは,従来のスペクトル特性パラメータ,比指数,うどんこ病の正規化屈折率と疾患重症度,要因分析逆伝播ニューラルネットワーク(FA-BPNN)法を用いたコムギ葉のうどんこ病の発病度との関係を分析し,そのフィッティング精度と適用性を評価した。結果は,コムギうどんこ病の疾患重症度の悪化に伴い,スペクトル反射率は350-760nmの可視バンドで増加することを示した,一方,スペクトル反射率は明らかに760-1050nmの近赤外バンドで減少した。PSRI(植物老化反射指数),(反射率指数における修正クロロフィル吸収),SIPI(構造不感受性色素指数)とRGRcn(赤緑比クロロフィル含有量),従来のスペクトルパラメータは,その決定法(R~2cal)と二乗平均平方根誤差(RMSEcal)の係数は,キャリブレーションセット内のそれぞれ0.776,0.769,0.757と0.712,および,8.68と8.82と9.05と9.16であったよりもコムギブレードの疾患重症度のよりよい適合効果を有し,RGRcnとSIPIのあてはめ式をPSRIとMCARIより高いRMSEcal持っていた。統計解析は,検証セットにおける,RGRcnの予測モデルは,7.67のRMSEval,PSRIによる11.64のRMSEvalで最善であることを示した。フィッティングと試験性能を組み合わせ,RGRcnおよびPSRIは従来のスペクトルパラメータの間のコムギ葉のうの良好な検索モデルであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近赤外線 ,  スペクトル ,  分光計 ,  *コムギ ,  適応性 ,  秋播コムギ ,  *うどんこ病 ,  生体反射 ,  品種 ,  *因子分析 ,  反射率 ,  クロロフィル ,  予測モデル
準シソーラス用語： 分光反射率 ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 因子分析 ,  BPニューラルネットワーク ,  コムギ ,  葉 ,  うどんこ病 ,  重症度 ,  反転 ,  モデル