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J-GLOBAL ID：201902237034086669   整理番号：19A0360681

ポメロ果皮中のナリンギン含有量のハイパースペクトルイメージング定量分析のためのモデリング最適化の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of modeling optimization for hyperspectral imaging quantitative determination of naringin content in pomelo peel

著者 (9件)： Chen Huazhou (College of Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China) ,  Chen Huazhou (Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics (Guilin University of Technology), Guilin 541004, China) ,  Qiao Hanli (College of Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China) ,  Lin Bin (College of Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China) ,  Lin Bin (Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics (Guilin University of Technology), Guilin 541004, China) ,  Xu Gaili (College of Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China) ,  Tang Guoqiang (College of Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China) ,  Tang Guoqiang (Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics (Guilin University of Technology), Guilin 541004, China) ,  Cai Ken (College of Automation, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 157  ページ： 410-416  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の計算科学とデータ計測学の開発によって,ハイパースペクトル画像技術は,精密農業と農作物品質試験における応用のための遠隔観測の分野において活用した。本論文では,近赤外ハイパースペクトルイメージング(NIRHSI)技術を適用して,ザクロ果皮試料中のナリンギン含有量を定量的に測定した。モデル最適化は,システム測定条件の影響と構築したHSI装置システムのパラメータを調査することによって研究した。近赤外領域における一般的なpushブロムスキャナを用いて,HSIデータ収集を構築した。キャリブレーションモデルは,データ前処理のためのSavitzky-Golay平滑化(SGS)の組合せ使用において,交差検証のモードにおける部分最小二乗(PLS)回帰を用いて確立された。これらの多変量解析モデルを,NIRHSIモデル最適化のための関心領域(ROI)について比較して最適化した。NIRHSIデータ収集のプロセスにおいて,いくつかのシステム測定パラメータの合理的な値も調整し,光強度,異なるレンズおよび異なる材料に対する異なるワットの使用のような,走査バックグラウンドとして試験した。結果は,交差検証PLS回帰法が,SGS前処理のパラメータ調整と共に,較正と予測プロセスにおいて良く機能することを示した。走査バックグラウンドとしての異なる材料が明らかに定量結果に影響を及ぼすという事実に加えて,異なる光強度と異なるレンズの比較事例において明らかな差はなかった。本研究では,ザクロ果皮試料中のナリンギン含量を定量的に定量するために,NIRHSI技術を適用する能力を検証した。測定パラメータとシステム特性を比較することによるモデル最適化のための試験は,他のスペクトル/ハイパースペクトルデータ解析の分野において有望な応用能力を持った。それはリモートセンシングの重要な研究室シミュレーションである。それは,大規模オンラインハイパースペクトルデータ収集システムの設計に対する重要な理論的参照に寄与した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  データ収集 ,  *最適化 ,  *画像処理 ,  予測 ,  近赤外線 ,  リモートセンシング ,  レンズ ,  *果皮 ,  シミュレーション ,  走査 ,  *モデリング ,  フェノール類 ,  酸素複素環化合物 ,  配糖体 ,  デオキシ糖 ,  二糖類 ,  フラボノイド ,  マンノシド ,  グルコシド ,  芳香族縮合化合物 ,  ヒドロキシケトン
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 近赤外ハイパースペクトルイメージング ,  ポメロ果皮ナリンギン ,  プッシュブルームスキャナ ,  関心領域 ,  最適化のモデリング

分類 (4件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B) ,  植物の生化学  (EH01050J)

物質索引 (1件)： ナリンギン

タイトルに関連する用語 (7件)： 果皮 ,  ナリンギン ,  含有量 ,  定量分析 ,  モデリング ,  最適化 ,  研究