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J-GLOBAL ID：202002261956540509   整理番号：20A0885043

近赤外ハイパースペクトルイメージングを用いた真菌によって自然感染したトウモロコシ穀粒の分類【JST・京大機械翻訳】

Classifying maize kernels naturally infected by fungi using near-infrared hyperspectral imaging

著者 (5件)： Chu Xuan (College of Mechanical and Electrical Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China) ,  Wang Wei (Beijing Key Laboratory of Optimized Design for Modern Agricultural Equipment, College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Ni Xinzhi (Crop Genetics and Breeding Research Unit, USDA-ARS, 2747 Davis Road, Tifton, GA 31793, USA) ,  Li Chunyang (Institute of Food Science and Technology, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing 210014, China) ,  Li Yufeng (Multidisciplinary Initiative Center, Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 105  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  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： トウモロコシは圃場で菌類に感染しやすく,かなりの収量減少とマイコトキシン汚染を引き起こす。目的は,近赤外ハイパースペクトル画像(900~1700nm)の使用により,3つの雑種のトウモロコシ穀粒に感染した健康と真菌類の間の差(すなわち,それぞれ,’JingKe968’,’JingNuo2000’および’XianYu335’)を評価することであった。主成分分析(PCA),逐次射影アルゴリズム(SPA)およびサポートベクトルマシン(SVM)モデリングを用いて,2つのサンプリング戦略,すなわち画素ごと(PW)およびオブジェクト指向(OW)を調べた。オブジェクトごとの分析において,全体の個々のカーネルの平均スペクトルを分析した。PC_6を通してPC_1およびPC_3を用いて開発したOW-PCA-SVMモデルは,3つのトウモロコシ雑種に対して,それぞれ99.00%,97.96%および97.87%の精度を達成した。8つの(1168,1344,1414,1428,1520,1269,1691と1205nm),8つ(1161,1336,1450,1638,1266,1698,1189,1340,1189,1245,1534,1417と1262nm)最適波長をそれぞれSPAによって選択し,類似の結果(100%,98.98%と98.94%)を達成した。画素ごとの分析において,3つの品種のためのカーネルレベルにおける分類精度は,PW-PCA-SVMモデルに対して92.00%,95.3%および99.32%であり,PW-SPA-SVMモデルに対してそれぞれ100%,100%および100%であった。これらの結果は,客観的および画素ごとの方法の両方が,真菌類感染トウモロコシ穀粒の分類に使用できることを示した。画素ごとの分類は,感染したカーネルの空間情報を提示するための可視化マップの生成において優れていた。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： 画素 ,  *近赤外線 ,  *スペクトル ,  可視化 ,  主成分分析 ,  射影 ,  品種 ,  自然発生 ,  サポートベクトルマシン ,  *真菌類 ,  波長 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 空間情報 ,  分類精度 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 近赤外ハイパースペクトルイメージング ,  自然発生のかびトウモロコシ穀粒 ,  サンプリング戦略 ,  特性波長 ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近赤外 ,  真菌 ,  感染 ,  トウモロコシ ,  穀粒 ,  分類