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アイテム
Using spectral reflectance to estimate leaf chlorophyll content of tea with shading treatments
https://repository.naro.go.jp/records/2836
https://repository.naro.go.jp/records/2836b6a55ccb-3057-4879-9138-5c68bd2789f6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
SC30201903070023_PostPrint (1.1 MB)
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.png)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-10-04 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Using spectral reflectance to estimate leaf chlorophyll content of tea with shading treatments | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Using spectral reflectance to estimate leaf chlorophyll content of tea with shading treatments | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | chlorophyll | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | green tea | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | vegetation indices | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | machine learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | PROSPECT-D | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | chlorophyll | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | green tea | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | vegetation indices | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | machine learning | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | PROSPECT-D | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| 著者 |
佐野, 智人
× 佐野, 智人× 堀江, 秀樹 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Some stresses are utilised to improve qualities of agricultural products. Low light stress increases the chlorophyll content of tea leaves, which improves appearance. Although chlorophyll content estimation is one of the most common applications of hyperspectral remote sensing, previous studies were based on measurements under relatively low stress conditions. In this study, two methods, machine learning algorithms and the inversion of a radiative transfer model, were evaluated using measurements from tea leaves with shading treatments. According to the ratio of performance to deviation (RPD), PROSPECT-D inversion (RPD = 1.71–2.31) had the potential for quantifying chlorophyll content, although it required some improvements. Overall, the regression models based on machine learning had high performances. The kernel-based extreme learning machine had the highest performance with a root mean square error of 3.04 ± 0.52 μg cm−2 and RPD values from 3.38 to 5.92 for the test set, which was used for assessing generalisation error. | |||||
| 書誌情報 |
Biosystems Engineering en : Biosystems Engineering 巻 175, p. 168-182, 発行日 2018-11 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Elsevier | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1537-5110 | |||||
| DOI | ||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | 10.1016/j.biosystemseng.2018.09.018 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | 2018 Published by Elsevier Ltd. | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | The Author(s) | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | SC30201903070023 | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | NARO成果DBa | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | author manuscript | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | This is not the published version. Please cite only the published version. | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | この論文は出版社版ではありません。引用の際には出版社版をご利用ください。 | |||||
| 情報源 | ||||||
| 関連名称 | Green open Access /This journal has an embargo period of 24 months. | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.09.018 | |||||
| 関連名称 | Biosystems Engineering | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | AM | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
