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J-GLOBAL ID:202102286472835071   整理番号:21A2569258

コムギの窒素レベルの近位センシングのためのハイパースペクトルセンサの性能【JST・京大機械翻訳】

The Performances of Hyperspectral Sensors for Proximal Sensing of Nitrogen Levels in Wheat
著者 (4件):
資料名:
巻: 20  号: 16  ページ: 4550  発行年: 2020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)
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非破壊法を用いたコムギ中の窒素(N)含有量の正確なハイスループット定量は,高い窒素利用効率と農業管理慣行のインフォーム化によるコムギ系統の同定に向けた重要な段階である。種々の植物表現型分類法の中で,ハイパースペクトルセンシングは迅速で非破壊的な方法で正確な測定を提供するのに有望である。過去のアプリケーションは,分光計のような非イメージング機器を利用し,一方,より最近の手法は,異なる波長範囲および様々なスペクトル分解能で動作するハイパースペクトルカメラに拡大した。しかし,以前のハイパースペクトル応用の成功にもかかわらず,異なる波長中心と帯域幅を有するハイパースペクトルセンサに関するいくつかの重要な研究疑問は,この技術の幅広い応用を制限していない。本研究では,3つのハイパースペクトルカメラと非イメージング分光計を比較することにより,コムギ葉におけるN含有量を推定するハイパースペクトルイメージングと非イメージングセンサの能力を評価した。本研究は以下の疑問に答えた。(1)コムギ葉におけるNの近位センシングを行うとき,異なるシステムセットアップを有するハイパースペクトルセンサがどのように機能するか,そして,どの側面が最適結果のために考慮されなければならないか。(2)どのタイプのフォトニック検出器がコムギ葉におけるNに最も敏感であった。(3)異なる装置のスペクトル分解能がコムギ葉におけるN測定にどのように影響するか。(4)コムギのNと最も高い相関を持つキー波長である。本研究は,十分な精度のコムギにおけるN含有量の近位センシングを行うために,満足なシステムセットアップを有するハイパースペクトル画像システムを用いることができることを示した。提案した手法は葉組織の化学分析の必要性を低減し,コムギにおけるNのハイスループット推定を導くことができた。この方法論は,異なる特性を有する他の植物でも検証できた。結果は,ハイパースペクトルセンサを用いて,植物-または葉-スケールでのN含有量の測定を望むユーザに対する参照を提供できる。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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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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麦  ,  植物の生化学 
引用文献 (40件):
  • AgriFutures, Wheat. 2017. Available online: https://www.agrifutures.com.au/farm-diversity/wheat/ (accessed on 10 March 2020).
  • Marschner, H.; Marschner, P. Marschner’s Mineral Nutrition of Higher Plants; Elsevier Academic Press: London, UK; Waltham, MA, USA, 2012.
  • Rakshit, A. Nutrient Use Efficiency; Springer: New Delhi, India, 2015.
  • Bruning, B.; Liu, H.; Brien, C.; Berger, B.; Lewis, M.; Garnett, T. The Development of hyperspectral distribution maps to predict the content and distribution of nitrogen and water in wheat (Triticum aestivum). Front. Plant Sci. 2019, 10, 1380.
  • Bruning, B.; Berger, B.; Lewis, M.; Liu, H.; Garnett, T. Approaches, applications, and future directions for hyperspectral vegetation studies: An emphasis on yield-limiting factors in wheat. Plant Phenome J. 2020.
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