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J-GLOBAL ID:202102222693284263   整理番号:21A2453421

過去30年間のハイパースペクトルベース植物病害検出のための先進技術と開発のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Advanced Technologies and Development for Hyperspectral-Based Plant Disease Detection in the Past Three Decades
著者 (18件):
資料名:
巻: 12  号: 19  ページ: 3188  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: 文献レビュー  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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植物病害の検出,定量,診断,および同定は,精密農業にとって特に重要である。最近,従来の視覚評価技術は,精度農業情報化開発の要求を満たさず,そして,ハイパースペクトル技術は,非侵襲技術の典型的タイプとして,ますます注目を浴びている。病原体と宿主病原体相互作用過程の型を簡単に説明することに基づいて,本レビューは,植物病害検出におけるハイパースペクトル技術の大きな利点を説明した。次に,ハイパースペクトル疾患分析段階を記述する過程において,論文,アルゴリズム,および病気検出から定性的および定量的評価までの方法について主に要約した。さらに,ハイパースペクトル技術による植物病害検出における現在の主要な問題の議論に従って,著者らは,異なる病原体同定,生物的および非生物的ストレス識別,植物病害早期警戒,および衛星ベースのハイパースペクトル技術が主要な課題であり,標的応答のための道を開いたことを提唱する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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微生物による植物病害一般 
引用文献 (140件):
  • Moshou, D.; Pantazi, X.E.; Kateris, D.; Gravalos, I. Water stress detection based on optical multisensor fusion with a least squares support vector machine classifier. Biosyst. Eng. 2014, 117, 15-22.
  • FAO. New Standards to Curb the Global Spread of Plant Pests and Diseases. Available online: http://www.fao.org/news/story/en/item/1187738/icode/ (accessed on 3 April 2019). FAO. Declaration of the World Summit on Food Security; Food and Agriculture Organization: Rome, Italy, 2009.
  • Carvajal-Yepes, M.; Cardwell, K.; Nelson, A.; Garrett, K.A.; Giovani, B.; Saunders, D.G.O.; Kamoun, S.; Legg, J.P.; Verdier, V.; Lessel, J.; et al. A global surveillance system for crop diseases. Science 2019, 364, 1237-1239.
  • Nganje, W.E.; Bangsund, D.A.; Leistritz, F.L.; Wilson, W.W.; Tiapo, N.M. Regional economic impacts of Fusarium head blight in wheat and barley. Rev. Agric. Econ. 2004, 26, 332-347.
  • Barbedo, J.G.A. A review on the main challenges in automatic plant disease identification based on visible range images. Biosyst. Eng. 2016, 144, 52-60.
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