牧草成分推定に向けたハイパースペクトルイメージングセンサ利用技術

DOI 日本農学文献記事索引 Web Site 被引用文献1件 参考文献25件
  • 鈴木 由美子
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:(現)北海道大学大学院農学院
  • 田中 勝千
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:北里大学獣医学部
  • 加藤 亘
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:(現)宮城県伊具高等学校
  • 岡本 博史
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:北海道大学大学院農学研究院
  • 片岡 崇
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:北海道大学大学院農学研究院
  • 嶋田 浩
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:秋田県立大学生物資源科学部
  • 杉浦 俊弘
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:北里大学獣医学部
  • 嶋 栄吉
    北里大学大学院獣医畜産学研究科:北里大学獣医学部

書誌事項

タイトル別名
  • Application Technique of Hyperspectral Imaging for Estimation of Grass Chemical Compositions
  • ボクソウ セイブン スイテイ ニ ムケタ ハイパースペクトル イメージング センサ リヨウ ギジュツ

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抄録

The chemical compositions (CP, ADF and NDF) of mowed grass were estimated by hyperspectral imaging. ImSpector V10 (Spectral Imaging Ltd.) was used as a hyperspectral imaging sensor, which is an integrated combination of an imaging spectrograph and a matrix camera. The spectral range of this sensor is the wavelengths between 360 and 1010nm, and the spectral resolution is 10nm. The sensor was mounted on the roof of a vehicle (AEBI, TT33), which has a drum mower attached in the front. The hyperspectral images of a meadow field were acquired by moving the vehicle. The estimation models of grass chemical compositions were obtained by spectral data sampled from hyperspectral images and by actual grass chemical compositions. The multiple regression analysis with stepwise selection of variables was used for obtaining estimation models. The cross validation (leave-one-out method) was applied to the validation of the estimation models, and the EI (evaluation index) method was applied to the confirmation of the practical accuracy of the estimation models. In conclusion, the cross validation and the EI method showed efficacy of all estimation models.

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