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J-GLOBAL ID：202202236259280929   整理番号：22A1024778

画像解析を用いたスイカ植物における寒冷ストレス,植物年齢および葉数の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Cold Stress, Plant Age, and Number of Leaves in Watermelon Plants Using Image Analysis

著者 (8件)： Nabwire Shona (Department of Biosystems Machinery Engineering, Chungnam National University, Daejeon, South Korea) ,  Wakholi Collins (Department of Biosystems Machinery Engineering, Chungnam National University, Daejeon, South Korea) ,  Faqeerzada Mohammad Akbar (Department of Biosystems Machinery Engineering, Chungnam National University, Daejeon, South Korea) ,  Arief Muhammad Akbar Andi (Department of Smart Agriculture Systems, Chungnam National University, Daejeon, South Korea) ,  Kim Moon S. (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture, Beltsville, MD, United States) ,  Baek Insuck (Environmental Microbial and Food Safety Laboratory, Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture, Beltsville, MD, United States) ,  Cho Byoung-Kwan (Department of Biosystems Machinery Engineering, Chungnam National University, Daejeon, South Korea) ,  Cho Byoung-Kwan (Department of Smart Agriculture Systems, Chungnam National University, Daejeon, South Korea)
資料名： Frontiers in Plant Science (Web)  (Frontiers in Plant Science (Web))
巻： 13  ページ： 847225  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7094A  ISSN： 1664-462X  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： 水メロン(Citruslus lanatus)は広く消費され,栄養の多い果実であり,水と糖が豊富である。多くの作物において,温度,水分などの変化に起因する非生物的ストレスは生産時に大きな課題である。スイカ植物の温度感受性のため,作物を制御された環境で栽培するとき,温度は密接に監視され,制御されなければならない。これらのストレスに対する直接的な応答は,葉サイズ,葉数および植物サイズの減少を含む。植物形態学的特徴(例えば,形状,色およびテクスチャ)に基づくストレス診断は,フェノミクス研究にとって重要である。本研究の目的は,画像解析を用いて抽出した特徴を用いて,通常のものから低温ストレス条件に曝露したスイカ植物を分類することである。さらに,抽出した特徴を用いて,葉の数と植物齢(数週間)を推定するためのモデルを開発した。正常および低温ストレススイカ植物を100%精度で分類できるモデルを開発した。葉の数に対する予測モデルのR2,RMSEおよび平均絶対差(MAD)は,それぞれ0.94,0.87および0.88であり,植物齢を推定するためのモデルのR2およびRMSEは,それぞれ0.92および0.29週であった。本研究で開発したモデルは,スイカ栽培中の表現型形質の成長モニタリングと分析のための高スループット表現型分類システムに利用できる。Copyright 2022 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： 農作物 ,  *植物 ,  *ストレス ,  *葉 ,  表現型 ,  メロン ,  水分 ,  栽培 ,  *スイカ ,  *寒冷ストレス ,  *画像分析 ,  温度感受性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ハイスループット ,  非生物的ストレス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 寒冷ストレス ,  フェノミクス ,  画像処理 ,  形態学的特徴 ,  葉数 ,  植物年齢

分類 (2件)： 植物生理学一般  (EH02010Y) ,  植物に対する影響  (EE04030Z)

引用文献 (73件)：

• Aich S., Stavness I. (2017). “"Leaf counting with deep convolutional and deconvolutional networks,"” in Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, ICCVW 2017, (Piscataway: IEEE), 2080-2089. doi: 10.1109/ICCVW.2017.244
• An N., Welch S. M., Markelz R. J. C., Baker R. L., Palmer C. M., Ta J., et al (2017). Quantifying time-series of leaf morphology using 2D and 3D photogrammetry methods for high-throughput plant phenotyping. Comput. Electr. Agric. 135 222-232. doi: 10.1016/j.compag.2017.02.001
• Aptoula E., Yanikoglu B. (2013). “"Morphological features for leaf based plant recognition,"” in 2013 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2013 - Proceedings, (Piscataway: IEEE), 1496-1499. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738307
• Aruna K. V., Vijayalakshmi K., Karthikeyan V. (2016). Water Melon Plant (Citrullus lanatus): pharmacognostical standardization and phytochemical screening of its leaves. Int. J. Adv. Pharm. Sci. Pharmanest 5 2184-2191. doi: 10.1109/ICIP.2013.6738307
• Assefa A. D., Hur O., Ro N., Lee J., Hwang A., Kim B., et al (2020). Fruit morphology, citrulline, and arginine levels in diverse watermelon (Citrullus lanatus) germplasm collections. Plants 9:1054. doi: 10.3390/plants9091054

タイトルに関連する用語 (7件)： 画像解析 ,  スイカ ,  植物 ,  寒冷ストレス ,  年齢 ,  葉数 ,  推定