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J-GLOBAL ID：202202221513289365   整理番号：22A0959137

地上レーザ走査(TLS)データを用いたトウモロコシ葉基部と傾斜角の抽出【JST・京大機械翻訳】

Extraction of Maize Leaf Base and Inclination Angles Using Terrestrial Laser Scanning (TLS) Data

著者 (9件)： Lei Lei (College of Geological Engineering and Geomatics, Chang’an University, Xi’an, China) ,  Li Zhenhong (College of Geological Engineering and Geomatics, Chang’an University, Xi’an, China) ,  Wu Jintao (School of Computer and Software, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Zhang Chengjian (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Zhu Yaohui (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Chen Riqiang (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Dong Zhen (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Yang Hao (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China) ,  Yang Guijun (Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing in Agriculture of Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5701817.1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 葉ベースと傾斜角は,育種とモデリングのための農学とリモートセンシングにおける2つの重要な3D構造パラメータである。地上レーザ走査(TLS)は,葉ベースと傾斜角を定量化する有望なツールであることが証明されている。しかし,以前のTLS研究は,ヨーロッパブナのような平らな葉を有する特定の樹木または植物の葉基部と傾斜角にしばしば集中した。トウモロコシ植物の葉ベースと傾斜角は,それらの湾曲と伸長特性によりほとんど研究されていない。本研究では,トウモロコシ植物の葉ベースと傾斜角を抽出するために,機械学習に基づく[サポートベクトルマシン(SVM)]法と構造ベースの[骨格抽出(SE)]法を示した。トウモロコシ植物の完全点雲と骨格点から個々の葉点を分離して,次に幾何学的特徴を抽出する後に,機械学習と構造ベースの方法を用いて,葉ベースと傾斜角を計算した。結果は,これらの2つの方法を用いて抽出した葉ベースと傾斜角が,地上の真実とよく一致し,機械学習ベースの方法の推定精度が,構造ベースの方法のものより明らかに高いことを示した。平均絶対誤差(MAE),根平均平方根誤差(RMSE),および機械学習ベースの方法を用いた傾斜角の相対RMSE(rRMSE)は,それぞれ4.56°,6.17°,および19.04%と7.95°,10.00°,および20.24%であった。そして,構造ベースの方法からのそれらは,それぞれ6.22°,7.47°と23.30%と8.99°,12.57°と25.85%であった。また,機械学習ベースの方法を,高密度成熟トウモロコシを有する圃場に適用し,それらのMAE,RMSE,およびrRMSEは,それぞれ6.04°,8.12°,および25.90%と11.30°,13.52°,および26.5%であった。機械学習と構造に基づく方法の両方がトウモロコシ植物の葉ベースと傾斜角を推定するのに有効であるが,機械学習ベースの方法は構造ベースの方法より優れているように見える。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トウモロコシ ,  構造 ,  精度 ,  樹木 ,  *葉 ,  モデリング ,  リモートセンシング ,  育種 ,  *光走査 ,  三次元 ,  傾斜角 ,  構造パラメータ ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 推定精度 ,  *レーザ走査 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地上 ,  レーザ走査 ,  TLS ,  トウモロコシ ,  傾斜角