抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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農作物病害は我が国の正常な農業生産に深刻な影響を及ぼし、現代農業は快速、正確、高効率の作物病害診断方法が必要である。最初に,一般的病害検出技術を紹介した。ポリメラーゼ鎖反応技術、人工感覚判定技術、統計学方法など、これらの方法或いは比較的時間がかかる、あるいは、明らかな病斑発生後の病害診断にしか使用できない、スペクトル技術は植物病害の迅速検出においてある程度の潜在力があり、現在大量の研究成果がある。病害検出における可視/近赤外分光法の応用展開と議論を主に取り、この技術に関連する機器を討論し、そして、細胞、植物組織、冠層及びより大きい尺度の面から、この技術の病害検出における現況を分析した。現在、大部分の植物病害に関する可視/近赤外スペクトル研究は、植物葉身を対象とするが、より小さい尺度(細胞からミクロスケールまで)とより大きな尺度(キャノピーから航空/宇宙リモートセンシングまで)における研究は少ない、特に単細胞レベルの病害研究は、動物細胞領域にのみ展開している。また、蛍光、ラマン、赤外スペクトルを主とした。可視/近赤外は植物葉を主な研究対象とする器官尺度に大量な成功応用があり、現在の研究はすでに大部分のよく見られる作物及びその主要な病害、真菌性、細菌性などの各種病原による病害の検出を含む。植物葉尺度の研究は主に以下の3つの方面から展開した。(1)コンピュータ画像処理とパターン認識に基づく病害情報の自動迅速判断;(2)ケモメトリックス法に基づくハイパースペクトルまたはハイパースペクトル画像の病害程度モデル;(3)作物病害に関連する葉のいくつかの理化学パラメータのスペクトルモデルを構築し、病害の程度を定量化した。植物葉身のこの尺度に関する研究の主な問題は、研究が断片化にすぎず、ある種或いは少数の病害しか研究できないことであり、構築したモデルは特定の実験条件にしか利用できず、任意の畑のサンプルにおける染病の種類と程度を直接自動的に判断できない。近地キャノピースケールにおいて、植物の3次元形態はスペクトルモデルに対して大きな干渉があり、文献により、植物近地キャノピーの2D画像は病害検出データとして、偏差が大きく、モデル化型が不安定であり、衛星画像に基づく病害モデルは少ないことが分かった。スペクトルとスペクトル画像のモデリングと分類法についても議論した。現在、可視/近赤外分光法は農作物病害においてある程度の応用潜在力を持っているが、研究内容の不均衡、研究システム性不足、各学科の協力研究が不足しているなどの問題が存在している。最後に、可視/近赤外分光法は病害検出分野で多学科の深い協力を重視すべきであり、関連する機器設備、方法モデル方面のブレークスルーを急ぐ必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
