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J-GLOBAL ID：202002254096400618   整理番号：20A2661537

作物監視のためのプローブベースハイパースペクトルイメージャ【JST・京大機械翻訳】

Probe-based hyperspectral imager for crop monitoring

著者 (3件)： Merin Antony Maria (Nanyang Technological Univ. (Singapore)) ,  Suchand Sandeep C. S. (Nanyang Technological Univ. (Singapore)) ,  Vadakke Matham Murukeshan (Nanyang Technological Univ. (Singapore))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11525  ページ： 1152512-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動化作物モニタリング技術は,品質と収量を改善し,環境への影響を低減するために,成長条件のより良い管理を助ける。そのライフサイクルにおける作物の種々の段階は,その葉色の変化で顕著である。葉の黄化は緑葉野菜の重要な品質欠損と考えられている。黄化は成熟段階の終わりに始まり,老化段階で継続する。葉の品質をモニターするために用いた方法のほとんどは,植物からの葉の脱離を必要とし,それは自然で破壊的である。利用可能ないくつかの非破壊技術の中で,ハイパースペクトルイメージング(HSI)モダリティは,in situで葉の反射スペクトルをモニターすることによってこの問題に対処する可能性を提供する。葉の鮮度が減少すると,葉のクロロフィル含量は減少した。これは,クロロフィルによる光の吸収が減少するので,可視領域における反射率の増加をもたらす。したがって,反射スペクトルは葉の鮮度のための尺度として使用できる。しかし,大きな領域のモニタリングは,通常,全イメージングシステムの翻訳あるいは植物からの葉の除去を必要とする。この文脈において,これらの問題を緩和するために柔軟なプローブベースのHSIシステムを用いることを提案した。著者らは,in situライブプラントモニタリングを可能にするプローブベースのHSIモダリティの採用を示した。HSIデータからの葉の分類を主成分分析(PCA)技術を用いて行った。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 脱着 ,  反射スペクトル ,  反射率 ,  自動化 ,  ライフサイクル ,  *農作物 ,  クロロフィル ,  老化 ,  *撮像装置 ,  葉菜 ,  主成分分析 ,  黄化
準シソーラス用語： 可視領域 ,  *ハイパースペクトル ,  クロロフィル含量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 植物生理学一般  (EH02010Y) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  麦  (FC03033M) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  施肥法・肥効  (FB05030Y)

タイトルに関連する用語 (1件)： 作物