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J-GLOBAL ID：202102259978118230   整理番号：21A0875352

早期季節雑草防除のための異なるレベルの太陽光下での移植レタスとトマトの自動認識のための全身作物シグナル伝達【JST・京大機械翻訳】

Systemic Crop Signaling for Automatic Recognition of Transplanted Lettuce and Tomato under Different Levels of Sunlight for Early Season Weed Control

著者 (2件)： Su Wen-Hao (Department of Agricultural Engineering, College of Engineering, China Agricultural University, 17 Qinghua East Road, Haidian, Beijing 100083, China) ,  Su Wen-Hao (Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis, One Shields Avenue, Davis, CA 95616-5270, USA)
資料名： Challenges (Web)  (Challenges (Web))
巻： 11  号： 2  ページ： 23  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7157A  ISSN： 2078-1547  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： 従来の栽培は列間の雑草を制御するのに働くが,作物と最も競合する作物列の雑草を無視する。多くの野菜作物は,除草剤または従来の栽培によって制御されない,列内雑草の手動除去を必要とする。雑草防除の増加する労働コストと除草剤耐性雑草の継続的な出現は,雑草を管理し,収益性を維持するための成長能力の脅威である。列内雑草は商業的に利用可能であるが,低雑草個体群では最良である。迅速な雑草作物分化のための1つの戦略は,作物をマークするために機械検出可能な化合物を利用することである。本論文は,初期成長段階における列内雑草の自動除去を容易にするために,機械可読性作物を創造できる新しい系統的植物シグナル伝達技術を提案する。ローダミンB(RhB)は,その膜透過性と独特の蛍光特性により,作物植物を標識する効率的な全身化合物である。このプロジェクトは,異なるレベルの太陽光の下で植物におけるRhBの残留性を評価するために,移植前にレタスとトマト植物の根に60ppmのRhBの溶液を適用することを含む。全身RhBを有するレタスとトマト苗は,それらの初期成長段階の間に確実に認識されるべきである。知的ロボットは,内部における全身信号に基づく植物の位置を同定するために開発されることが期待される。還元光処理は植物におけるRhBの光分解を軽減するのに役立つ。27日間全太陽光に曝露した後,全身RhBはトマト枝とレタスリブで検出でき,これらの植物はこの蛍光化合物による根処理に耐性であった。本論文では,プロジェクト背景と計画,ならびに,機械ビジョンシステムが作物植物を確実に同定するのを可能にする研究の期待した貢献を記述し,従って,屋外雑草防除のための技術的実現可能性を示した。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： 蛍光 ,  野菜 ,  除草剤 ,  *レタス ,  *農作物 ,  *トマト ,  分化 ,  *太陽光 ,  *雑草 ,  残留性 ,  光分解 ,  知能ロボット ,  *雑草防除 ,  個体群
準シソーラス用語： 除草剤耐性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 作物のシグナル伝達 ,  ローダミンB ,  根治療 ,  野菜植物 ,  光安定性 ,  雑草防除

分類 (1件)： 雑草による植物被害  (FC04062J)

引用文献 (55件)：

• Fennimore, S.A.; Slaughter, D.C.; Siemens, M.C.; Leon, R.G.; Saber, M.N. Technology for automation of weed control in specialty crops. Weed Technol. 2016, 30, 823-837.
• Mennan, H.; Jabran, K.; Zandstra, B.H.; Pala, F. Non-Chemical Weed Management in Vegetables by Using Cover Crops: A Review. Agronomy 2020, 10, 257.
• Westwood, J.H.; Charudattan, R.; Duke, S.O.; Fennimore, S.A.; Marrone, P.; Slaughter, D.C.; Swanton, C.; Zollinger, R. Weed management in 2050: Perspectives on the future of weed science. Weed Sci. 2018, 66, 275-285.
• Tillett, N.; Hague, T.; Grundy, A.; Dedousis, A. Mechanical within-row weed control for transplanted crops using computer vision. Biosyst. Eng. 2008, 99, 171-178.
• Wortman, S.E.; Forcella, F.; Lambe, D.; Clay, S.A.; Humburg, D. Profitability of abrasive weeding in organic grain and vegetable crops. Renew. Agric. Food Syst. 2020, 35, 215-220.

タイトルに関連する用語 (11件)： 早期 ,  季節 ,  雑草防除 ,  太陽光 ,  移植 ,  レタス ,  トマト ,  自動認識 ,  全身 ,  作物 ,  シグナル伝達