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J-GLOBAL ID：202102214524517375   整理番号：21A2453626

UAV捕獲画像からのイネ作物の窒素の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Nitrogen in Rice Crops from UAV-Captured Images

著者 (11件)： Colorado Julian D. (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Cera-Bornacelli Natalia (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Caldas Juan S. (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Petro Eliel (International Center for Tropical Agriculture (CIAT), Km 17 Recta Cali-Palmira, Cali 110231, Colombia) ,  Rebolledo Maria C. (International Center for Tropical Agriculture (CIAT), Km 17 Recta Cali-Palmira, Cali 110231, Colombia) ,  Rebolledo Maria C. (CIRAD, UMR AGAP, F-34398|Univ Montpellier, CIRAD, INRA, Montpellier SupAgro, 34000 Montpellier, France) ,  Cuellar David (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Calderon Francisco (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Mondragon Ivan F. (School of Engineering, Pontificia Universidad Javeriana Bogota, Carrera 7 No. 40-62, Bogota 110231, Colombia) ,  Jaramillo-Botero Andres (Chemistry and Chemical Engineering Division, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91125, USA) ,  Jaramillo-Botero Andres (Electronics and Computer Science, Pontificia Universidad Javeriana Cali, Calle 18 No. 118-250, Cali 760031, Colombia)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 20  ページ： 3396  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 葉の窒素(N)はクロロフィル生産に直接相関し,作物の成長と収量に影響する。農家は,植物に存在するクロロフィルの量を計算するために,土壌植物分析開発(SPAD)装置を使用する。しかし,SPADを用いた大規模作物のモニタリングは,時間がかかり,要求されている。本論文は,マルチスペクトル画像から,イネ作物における葉N含有量を推定するための無人航空機(UAV)解法を提示した。著者らの貢献は2倍である。(i)UAV飛行中の画像サンプリング精度に影響する角度風誘起摂動を低減する新しい軌跡制御戦略,および(ii)空中画像から得られた植生指数(VIs)によるキャノピーNを推定するための機械学習モデル。この手法は,誘導フィルタリング精密化過程によるGrabCutセグメンテーション法を用いて画像処理アルゴリズムを統合し,関心のプロットに従ってVIsを計算した。多変量線形回帰(MLR),サポートベクトルマシン(SVM)およびニューラルネットワーク(NN)に基づく3つの機械学習法を適用し,作物の全音韻サイクルを通して比較した:栄養(V),生殖(R)および熟成(Ri)。SPAD測定の組み立てられたグランドトルースに対する著者らの方法を比較することによって,相関を得た。より高いN相関はNN:0.98(V),0.94(R),および0.89(Ri)で達成された。提案したUAV安定化制御アルゴリズムは,実時間での風摂動の最小化とオフライン画像補正の必要性の低減により,N-to-SPAD相関を著しく改善すると主張した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *窒素 ,  *農作物 ,  ニューラルネットワーク ,  フィルタリング ,  クロロフィル ,  音韻 ,  *捕獲 ,  無人機 ,  画像補正 ,  摂動 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  空中画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： UAV ,  機械学習 ,  植物窒素の推定 ,  マルチスペクトル画像 ,  植生指数 ,  画像セグメンテーション

分類 (5件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  植物栄養  (EH02060B) ,  稲作  (FC03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (53件)：

• Zhang, K.; Liu, X.; Tahir Ata-Ul-Karim, S.; Lu, J.; Krienke, B.; Li, S.; Cao, Q.; Zhu, Y.; Cao, W.; Tian, Y. Development of Chlorophyll-Meter-Index-Based Dynamic Models for Evaluation of High-Yield Japonica Rice Production in Yangtze River Reaches. Agronomy 2019, 9, 106.
• Yang, H.; Yang, J.; Lv, Y.; He, J. SPAD Values and Nitrogen Nutrition Index for the Evaluation of Rice Nitrogen Status. Plant Prod. Sci. 2014, 17, 81-92.
• Dong, Z.; Wu, L.; Chai, J.; Zhu, Y.; Chen, Y.; Zhu, Y. Effects of Nitrogen Application Rates on Rice Grain Yield, Nitrogen-Use Efficiency, and Water Quality in Paddy Field. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2015, 46, 1579-1594.
• Xu, G.; Fan, X.; Miller, A.J. Plant nitrogen assimilation and use efficiency. Annu. Rev. Plant Biol. 2012, 63, 153-182.
• Nigon, T.J.; Yang, C.; Dias Paiao, G.; Mulla, D.J.; Knight, J.F.; Fernández, F.G. Prediction of Early Season Nitrogen Uptake in Maize Using High-Resolution Aerial Hyperspectral Imagery. Remote Sens. 2020, 12, 1234.

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  捕獲 ,  イネ ,  作物 ,  窒素 ,  推定