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J-GLOBAL ID：201802291293167043   整理番号：18A0667483

トウモロコシキャノピーのin situモニタリングに基づく全生育期の葉色モデリングとその応用【JST・京大機械翻訳】

Modeling of maize canopy color in whole growth period based on in-situ monitoring system and its application

著者 (4件)： Du Jianjun (北京市農林科学院,北京農業信息技術研究中心,北京100097;数字植物北京重点実験室,北京100097) ,  Yuan Jie (首都師范大学信息工程学院,北京,100048) ,  Wang Chuanyu (北京市農林科学院,北京農業信息技術研究中心,北京100097;数字植物北京重点実験室,北京100097) ,  Guo Xinyu (北京市農林科学院,北京農業信息技術研究中心,北京100097;数字植物北京重点実験室,北京100097)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 16  ページ： 188-195  発行年： 2017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： 圃場におけるトウモロコシキャノピーの葉色の変化を定量的に記述することは難しいので,本論文では,圃場自動監視システムを用いて,自動的な露光モードにおける複数のトウモロコシ栽培品種のキャノピー画像を連続的に収集し,複雑な気象条件が画像とトウモロコシの色に及ぼす影響を明らかにした。確率密度統計分析法により、トウモロコシの6つの重要な生育期における冠層の輝度-色度分布を計算し、キャノピー色に明確な変化傾向があり、分離度の高いキャノピーの輝度区間に対して、全生育期のトウモロコシ冠層葉色モデルを構築した。さらに、このモデルに基づいて、異なるトウモロコシ生育期に適したキャノピー画像自動セグメンテーション方法を確立し、トウモロコシの全生育期のキャノピー画像セグメンテーション精度を82.6%に向上させ、異なる品種のトウモロコシの葉身発育過程における冠葉色と葉齢との相関性を明らかにした。「海605」と「農大108」の冠層葉色によって予測された生育期の葉平均二乗誤差平方根(RMSE)はそれぞれ1.14と1.41葉であった。実験結果により、本論文で確立されたトウモロコシ冠層葉色モデルはトウモロコシの重要な生育期における冠層葉色の変化法則をよく記述でき、トウモロコシのキャノピー画像の分割、生育期の推定、トウモロコシ品種の表現型の同定に対して重要な意義があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動監視 ,  画像 ,  輝度 ,  表現型 ,  *キャノピー ,  *モデリング ,  気象条件 ,  色度 ,  確率密度 ,  統計解析 ,  栽培品種 ,  *成長期 ,  露光
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  *葉色 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： image segmentation ,  image analysis ,  color ,  models ,  maize canopy ,  phenotypic traits ,  feature extract ,  computer vision

分類 (1件)： トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (7件)： トウモロコシ ,  キャノピー ,  モニタリング ,  生育期 ,  葉色 ,  モデリング ,  応用