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J-GLOBAL ID：202002212623270859   整理番号：20A0451188

最前線数に基づく成熟アブラヤシ(Elaeis guineensis)におけるクロロフィル十分性レベルの評価のためのハイパースペクトルリモートセンシング:決定木とランダム森林の分析【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral remote sensing for assessment of chlorophyll sufficiency levels in mature oil palm (Elaeis guineensis) based on frond numbers: Analysis of decision tree and random forest

著者 (6件)： Amirruddin Amiratul Diyana (Department of Agriculture Technology, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Muharam Farrah Melissa (Department of Agriculture Technology, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Ismail Mohd Hasmadi (Department of Forest Production, Faculty of Forestry, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Ismail Mohd Firdaus (Department of Crop Science, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Tan Ngai Paing (Department of Land Management, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia) ,  Karam Daljit Singh (Department of Land Management, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia (UPM), Serdang, Selangor, Malaysia)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 169  ページ： Null  発行年： 2020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： クロロフィル(chl)定量の一般的な実践は,破壊的で時間がかかる化学分析を用いている。ハイパースペクトルリモートセンシングのような現在の有望な代替法は,迅速でリアルタイムな方法で結果を提供するchlの非破壊測定を提供する。したがって,本研究の究極の目的は,Jenks Natural Break(JNB)分類を介して,CHLs(chl a,chl b,総chl含有量(TCC)および相対的chl含有量(RCC))充足レベルを提案することであり,ハイパースペクトルリモートセンシングプラットフォームを介して指定された充足レベルに従ってCHLsを分類するために,chl感受性波長,フロント数および分類器の最良のサブセットを推奨することである。目的を達成するために,N処理を0から2kgに変化させた成熟Tenera パーム林(12および15歳)について実験を行った。Jenks Natural Break(JNB)分類を,chl充足レベルを決定するために提案した。特徴選択を行い,決定木(DT)とランダムフォレスト(RF)分類器を用いて,選択した波長を用いてchl充足レベルを分類した。本研究からの結果は,chl感受性波長が主に赤端領域に属し,重要なことに,それらが前頭年齢依存性であることを示した。一般的に,分類精度は,フロントがより古くなると減少する傾向があった。RFは,DTにより達成された56.30~90.48%と比較して,chlの充足レベルを92.79~98.77%の範囲の精度で識別するのに最良であった。ナッツ殻では,成熟アブラヤシのCHLs含量の評価において,リモートセンシングとRFによる有望な洞察を通して,成熟アブラヤシのchl含量をモニターするために,葉状9の実行は葉状17よりも理想的であった。Copyright 2020 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： 化学分析 ,  *アブラヤシ ,  機械学習 ,  ナッツ類 ,  感受性 ,  部分集合 ,  波長 ,  非破壊測定 ,  *リモートセンシング ,  特徴選択 ,  *ディシジョンツリー
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  分類精度 ,  実時間 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 最前線の時代 ,  ハイパースペクトル ,  機械学習 ,  JENKS自然破壊分類

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 成熟 ,  アブラヤシ ,  Elaeis ,  クロロフィル ,  評価 ,  ハイパースペクトルリモートセンシング ,  決定木 ,  森林 ,  分析