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J-GLOBAL ID：202002261424390713   整理番号：20A0998184

ラオス陸稲圃場におけるUAV画像と機械学習による雑草検出

Weed detection in upland rice field of Laos from UAV images and machine learning

著者 (6件)： 川村健介 (国際農林水産業研究セ) ,  浅井英利 (国際農林水産業研究セ) ,  安田泰輔 (山梨県富士山科研) ,  KHANTHAVONG Phanthasin (鹿児島大) ,  SOISOUVANH Pheunphit (ラオス稲研究セ) ,  PHONGCHANMIXAY Sengthong (ラオス稲研究セ)
資料名： 日本作物学会講演会要旨集  (Abstracts of the Meeting of the CSSJ)
巻： 249th  ページ： 70  発行年： 2020年03月26日 
JST資料番号： L1755A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 【目的】近年,無人航空機(UAV)の高解像度画像を用いることで,農地に侵入した雑草の迅速なマッピングが可能になりつつある。またUAV画像のRGB色情報に加えて,群落の高さや空間変量の特徴量を追加し,さらにオブジェクト指向画像解析(OBIA)...【本文一部表示】

シソーラス用語： ラオス人民民主共和国 ,  陸稲 ,  *無人機 ,  画像 ,  *機械学習 ,  *雑草
準シソーラス用語： *UAV【航空機】 ,  航空画像

分類 (2件)： 稲作  (FC03020C) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： ラオス ,  陸稲 ,  圃場 ,  UAV ,  機械学習 ,  雑草