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J-GLOBAL ID:201902253373875577   整理番号:19A0208009

土壌バックグラウンドを除去したワタ水分ストレス無人熱赤外リモートセンシング診断【JST・京大機械翻訳】

Diagnosis of Cotton Water Stress Using Unmanned Aerial Vehicle Thermal Infrared Remote Sensing after Removing Soil Background
著者 (6件):
資料名:
巻: 49  号: 10  ページ: 250-260  発行年: 2018年 
JST資料番号: C2453A  ISSN: 1000-1298  CODEN: NUYCA3  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)
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無人機熱赤外線画像における土壌背景の除去は作物の水分診断精度を向上させる有効な方法であり、熱赤外画像処理の難点でもある。本論文では、異なる水分処理の花鈴期ワタを研究対象とし、それぞれ09:00,13;00と17;00の3つの時間,5d連続でUAVの高分解能熱赤外画像を収集し,二値化OstuアルゴリズムとCannyエッジ検出アルゴリズムを採用して,熱赤外画像をマスク処理し,土壌バックグラウンドの消去を実現し,次に,二値化Ostuアルゴリズムを計算した。Cannyエッジ検出アルゴリズムと土壌背景を含む3種類のワタの水分ストレス指数(Cropwaterstressindex,CWSI)は、最後に異なる時刻における3種類のCWSIとワタ葉の気孔コンダクタンスGsの関係モデルを構築した。研究結果により、Cannyエッジ検出アルゴリズムを用いて、熱赤外画像中の土壌背景を有効に除去することができ、土壌背景を除いた温度ヒストグラムは単一ピークの偏位分布を呈することが分かった。3種類の処理方法で得られた作物水分ストレス指数CWSIの中で、Cannyエッジ検出アルゴリズムのCWSIは最小で、二値化OstuアルゴリズムのCWSIは高く、土壌背景を含むCWSIが最大であった。Cannyエッジ検出アルゴリズムを用いて、土壌背景を除いたCWSIとワタ葉の気孔コンダクタンスGsの決定係数R2は0.84に達し、Ostuアルゴリズムの結果は次で、土壌背景の最悪を含む。本研究は無人機熱赤外リモートセンシングによる作物水分測定の参考となる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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農業機械・施設一般  ,  パターン認識  ,  繊維料作物 

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