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  1. 学術雑誌論文
  2. A-Z
  3. B-
  1. INDEX:組織別
  2. 農研機構 果樹茶業研究部門
  3. 学術論文
  1. INDEX:組織別
  2. 農研機構 本部ほか
  3. 学術論文

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/2836
b6a55ccb-3057-4879-9138-5c68bd2789f6
名前 / ファイル ライセンス アクション
SC30201903070023_PostPrint_a.pdf SC30201903070023_PostPrint (1.1 MB)
license.icon
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

佐野, 智人

ja-Kana サノ, トモヒト

en SANO, Tomohito

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堀江, 秀樹

× 堀江, 秀樹

堀江, 秀樹

ja-Kana ホリエ, ヒデキ

en HORIE, Hideki

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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
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
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Ver.1 2023-05-15 15:59:35.078366
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SANO, Tomohito, HORIE, Hideki, 2018, Using spectral reflectance to estimate leaf chlorophyll content of tea with shading treatments: Elsevier, 168–182 p.

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