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J-GLOBAL ID：202102243109958591   Reference number：21A0192537

Hyperspectral reflectance sensing for quantifying leaf chlorophyll content in wasabi leaves using spectral pre-processing techniques and machine learning algorithms

スペクトル前処理技術と機械学習アルゴリズムを用いたワサビ葉の葉クロロフィル含量を定量化するハイパースペクトル反射率センシング【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Sonobe Rei (Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan) ,  Yamashita Hiroto (Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan) ,  Yamashita Hiroto (United Graduate School of Agricultural Science, Gifu University, Gifu, Japan) ,  Mihara Harumi (Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University, Shizuoka, Japan) ,  Morita Akio (Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan) ,  Ikka Takashi (Faculty of Agriculture, Shizuoka University, Shizuoka, Japan)
Material： International Journal of Remote Sensing  (Int J Remote Sensing)
Volume： 42  Issue： 4  Page： 1311-1329  Publication year： 2021 
JST Material Number： B0645B  ISSN： 0143-1161  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United Kingdom (GBR)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： ABSTRACT: Changes in chlorophy...

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Thesaurus term： *algorithm ,  noise(signal) ,  pretreatment ,  *spectrum ,  *Eutrema japonicum ,  breed ,  effectiveness ,  estimator ,  *machine learning ,  *learning algorithm
Semi thesaurus term： スペクトルデータ ,  高精度 ,  *クロロフィル含量 ,  ハイパースペクトル反射率 ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Photogrammetry,aerial photograph  (RC02040D)

Terms in the title (10)： スペクトル ,  前処理 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  ワサビ ,  葉 ,  クロロフィル含量 ,  定量化 ,  ハイパースペクトル反射率 ,  センシング