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J-GLOBAL ID：202102225834482304   整理番号：21A2492589

コムギ種子の2つの側面からのハイパースペクトルデータを用いた種子生存度測定のための信頼できる方法論【JST・京大機械翻訳】

A Reliable Methodology for Determining Seed Viability by Using Hyperspectral Data from Two Sides of Wheat Seeds

著者 (8件)： Zhang Tingting (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China) ,  Wei Wensong (National R&D Center for Agro-Processing Equipments, College of Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Zhao Bin (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China) ,  Wang Ranran (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China) ,  Li Mingliu (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China) ,  Yang Liming (College of Science, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Wang Jianhua (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China) ,  Sun Qun (Department of Plant Genetics and Breeding, College of Agriculture, China Agricultural University/Beijing Key Laboratory of Crop Genetic Improvement/The Innovation Center (Beijing) of Crop Seed Sciences Ministry of Agriculture, Beijing 100193, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 18  号： 3  ページ： 813  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  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： 本研究では,可視及び近赤外(VIS/NIR)ハイパースペクトルイメージング技術を用いて,生存及び非生存コムギ種子を識別する可能性を調べた。個々の種子の両側は,反射スペクトルデータを得るためにハイパースペクトルイメージング(400~1000nm)を受けた。腹側溝側,逆側,平均(各種子の両側スペクトルの平均),および混合データセット(あらゆる種子の両側スペクトル)を含む4つのスペクトルデータセットを用いて,モデルを構築した。分類モデル,部分最小二乗判別分析(PLS-DA),およびサポートベクターマシン(SVM)を,いくつかの前処理方法および逐次射影アルゴリズム(SPA)と組み合わせて,実行可能および非生存種子の同定のために構築した。その結果,標準正規変量(SNV)-SPA-PLS-DAモデルは全種子(>85.2%)及び生存種子(>89.5%)に対して高い分類精度を有し,予測セットは16の波帯のみを用いた混合スペクトルデータセットに基づくことを示した。このモデルでスクリーニング後,種子ロットの最終発芽は89.5%より高かった。ここでは,コムギ種子の生存率を予測するための信頼できる方法論を開発し,VIS/NIRハイパースペクトルイメージングが非破壊的方法で生存可能および非生存コムギ種子の分類のための正確な技術であることを示した。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： アルゴリズム ,  反射スペクトル ,  *コムギ ,  発芽 ,  画像処理 ,  *スペクトル ,  近赤外線 ,  *生存率 ,  射影 ,  判別分析 ,  スクリーニング ,  部分最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *スペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースペクトルイメージング ,  種子生存率 ,  データセット ,  PLS-DA ,  SVM

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  野菜  (FC03043X) ,  作物の品種  (FC02020V) ,  麦  (FC03033M)

引用文献 (52件)：

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• Tatić, M.; Balešević-Tubić, S.; Đorđević, V.; Nikolić, Z.; Đukić, V.; Vujaković, M.; Cvijanovic, G. Soybean seed viability and changes of fatty acids content as affected by seed aging. Afr. J. Biotechnol. 2012, 45, 10310-10316.
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• Hosomi, S.T.; Custódio, C.C.; Seaton, P.T.; Marks, T.R.; Machado-Neto, N.B. Improved assessment of viability and germination of Cattleya (Orchidaceae) seeds following storage. In Vitro Cell. Dev. Biol. Plant 2012, 48, 127-136.

タイトルに関連する用語 (6件)： コムギ ,  種子 ,  ハイパースペクトルデータ ,  生存度 ,  信頼 ,  方法論