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J-GLOBAL ID：201702228935698306   整理番号：17A0323710

無人機からのRGB画像を用いたジャガイモ疫病抵抗性の評価のためのフィールド表現型システム【Powered by NICT】

Field phenotyping system for the assessment of potato late blight resistance using RGB imagery from an unmanned aerial vehicle

著者 (10件)： Sugiura Ryo (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Tsuda Shogo (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Tamiya Seiji (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Itoh Atsushi (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Nishiwaki Kentaro (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Murakami Noriyuki (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Shibuya Yukinori (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Hirafuji Masayuki (Hokkaido Agricultural Research Center, National Agriculture and Food Research Organization, 9-4 Shinseiminami, Memuro, Kasai, Hokkaido 082-0081, Japan) ,  Hirafuji Masayuki (Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577, Japan) ,  Nuske Stephen (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15213-3890, USA)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 148  ページ： 1-10  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  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： 疫病に対するジャガイモの圃場抵抗性(Solanum tuberosumL.)の試験では,作物科学者は葉に対する感染の視覚検査を用いて排他的に疾患重症度の評価。しかし,この視覚評価は一般的に時間がかかり,非常に主観的である。本研究の目的は,無人航空機(UAV)からのRGB画像を用いた場における疾患重症度のための新しい推定法を開発することであった。ジャガイモの病害抵抗性の評価のために試験圃場は,種々の品種・系統を植栽した262試験区から成ることを設計した。2012年7月中旬,8月中旬まで,疾患重症度の従来の視覚評価を行った場の11空中画像が得られた。疾患重症度は本研究で開発した画像処理プロトコルを用いて推定した。視覚的評価と比較した場合,画像処理で評価された重症度の誤差は最小であったがこの推定法を確立した。画像の視覚的評価と時系列から計算した病害進行曲線(AUDPCs)下面積を比較すると,決定係数は0.77であった。更なる実験は,開発した方法を検証するために行った。翌年植え場の十一画像を採取し,定量の係数は0.73であった。育成は,これらの相関は満足できるものであったこと及びUAV画像取得と画像からの疾患重症度推定は,従来の視覚評価よりもより効率的であることを結論した。それ故,航空画像に基づいて開発した技術はジャガイモ疫病に対する圃場抵抗性に関する高スループット,客観的,正確な表現型解析を可能にした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 耐病性 ,  画像処理 ,  *ジャガイモ ,  プロトコル ,  *疫病 ,  品種 ,  *無人機 ,  視覚 ,  *画像
準シソーラス用語： 表現型解析 ,  空中画像 ,  推定法 ,  視覚評価 ,  重症度 ,  圃場抵抗性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Phenotyping ,  病害抵抗性 ,  ジャガイモ疫病 ,  空中画像 ,  U AV

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 無人機 ,  RGB画像 ,  ジャガイモ ,  疫病 ,  抵抗性 ,  評価 ,  フィールド ,  表現型