リアルタイム土中光センサの土壌反射スペクトルと土中画像を用いたデータフュージョンによる土壌推定精度向上 Data Fusion of Soil Spectral Reflectance and Image Features for Predicting Soil Parameters Using Real-time Soil Sensor

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抄録

本研究の目的は, 従来のリアルタイム土中光センサによる可視・近赤外分光法を用いた土壌成分の推定手法に, 土中画像から得られた画像情報を加えることによる推定精度向上の検討である. 土中画像から得られる情報源として, カラー情報, 2次元高速フーリエ変換スペクトル, 自己相関関数及び濃度共起行列を用いた. 実験ほ場では, 土壌反射スペクトル及び土中画像から得られた特徴量を選択的に説明変数として加えた部分最小自乗回帰モデルを作成したところ, 有機物含有率推定モデルでは画像情報を加えることによる明確な精度向上は観測できなかったが, 含水比推定モデルでは自己相関関数から得られた特徴量を加えたモデルが最もよい結果を示した.

The objective of this study was to improve the accuracy of predicting soil parameters (moisture content: MC, soil organic matter: SOM) of a real-time soil sensor using additional information from underground soil images. Color features, 2-D fast Fourier transform spectra, auto-correlation function (ACF), and gray level co-occurrence matrix (GLCM) were employed as information from underground soil images. In the experimental field, 'Contrast' of GLCM could detect obstacles on the soil surface. The PLS model which had soil reflectance spectra and features of ACF as explanatory variables showed the best result (RMSE=2.04) for MC prediction. On the contrary, the image features did not help improve the performance of the models for SOM prediction in the experimental field.

収録刊行物

  • 農業機械學會誌  

    農業機械學會誌 68(6), 68-74, 2006-11-01 

    The Japanese Society of Agricultural Machinery and Food Engineers

参考文献:  11件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018409938
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00200470
  • 本文言語コード
    ENG
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    02852543
  • NDL 記事登録ID
    8573196
  • NDL 雑誌分類
    ZR7(科学技術--農林水産--農産)
  • NDL 請求記号
    Z18-387
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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