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J-GLOBAL ID：202002252124322016   整理番号：20A1584070

トビイロウンカによるイネキャノピー熱画像温度特性変異評価方法【JST・京大機械翻訳】

Temperature Eigenvalues Evaluation Method of Rice Canopy Thermal Image Induced by Brown Rice Planthopper

著者 (5件)： Liu Youfu (華南農業大学广東省農業航空応用工程技術研究中心,广州510642;国家精准農業航空施薬技術国際聯合研究中心,广州510642) ,  Xiao Deqin (華南農業大学数学与信息学院,广州,510642) ,  Liu Yalan (華南農業大学資源環境学院,广州,510642) ,  Zhong Boping (華南農業大学广東省農業航空応用工程技術研究中心,广州510642;国家精准農業航空施薬技術国際聯合研究中心,广州510642) ,  Zhou Zhiyan (華南農業大学广東省農業航空応用工程技術研究中心,广州510642;国家精准農業航空施薬技術国際聯合研究中心,广州510642)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 51  号： 5  ページ： 165-172  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： イネのトビイロウンカの被害後のキャノピー温度特徴の有効な評価方法を求めるため、トビイロウンカの感受性水稲品種「TN1」を研究対象とし、トビイロウンカの被害及び未被害の2つの処理を設置し、熱赤外イメージング技術を用いて水稲のキャノピー温度の特徴を獲得し、機械学習分類器を用いた。トビイロウンカによるイネキャノピーの熱画像温度特性変異評価方法について研究した。最初に,イネのキャノピー熱画像と気温,相対湿度,およびイネの灌漑水層の水温情報を分析し,イネのキャノピー熱画像に対して3種類の統計的温度特性を抽出し,累積差法を用いてイネキャノピーの特徴数を分析した。次に,空気温度,相対湿度,水温,およびキャノピー温度特性を分析した。最後に,ロジスティック回帰アルゴリズムとサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを採用して,モデルの適合を評価した。結果は,3つの統計的特性の中で,キャノピー温度変動係数の累積差が30.78であり,差異が最も大きな固有値であり,統計的特性,空気温度,相対湿度,および水温のピアソン係数がそれぞれ0.27,-0.34,および0.41であることを示した。3種類のキャノピー特徴を入力ベクトルとし、ロジック回帰アルゴリズムを用いて、イネのトビイロウンカの被害状況を判断するテストセットの正確率は87.15%、再現率は86.54%、F1の総合指標は86.55%であった。本論文では、気象因子と水稲のキャノピー特徴数を組み合わせて、イネのトビイロウンカ被害のキャノピー温度の特徴について評価を行い、イネの害虫のモニタリングと診断に参考を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  固有値 ,  ベクトル ,  気温 ,  相対湿度 ,  害虫 ,  水温 ,  品種 ,  水稲 ,  *熱画像 ,  *トビイロウンカ ,  キャノピー ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  *無脊椎動物
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  麦  (FC03033M)

タイトルに関連する用語 (7件)： トビイロウンカ ,  イネ ,  キャノピー ,  熱画像 ,  温度特性 ,  変異 ,  評価方法