論文の概要: Ensemble Hyperspectral Band Selection for Detecting Nitrogen Status in Grape Leaves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04225v2
• Date: Mon, 12 Oct 2020 01:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:59:33.323697
• Title: Ensemble Hyperspectral Band Selection for Detecting Nitrogen Status in Grape Leaves
• Title（参考訳）: ブドウ葉の窒素状態検出のためのアンサンブルハイパースペクトルバンド選択
• Authors: Ryan Omidi, Ali Moghimi, Alireza Pourreza, Mohamed El-Hadedy, Anas Salah Eddin
• Abstract要約: 本研究の目的は、高スペクトルデータを用いたアンサンブル特徴選択を用いて、ブドウ葉の窒素検出のためのスペクトルバンドの最適セットを同定することであった。 パイプラインは0.45%未満のバンドをブドウの窒素状態について最も有益なものとして同定した。 提案したパイプラインは、農業以外の分野におけるアプリケーション固有のマルチスペクトルセンサー設計にも使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22499166814992436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The large data size and dimensionality of hyperspectral data demands complex processing and data analysis. Multispectral data do not suffer the same limitations, but are normally restricted to blue, green, red, red edge, and near infrared bands. This study aimed to identify the optimal set of spectral bands for nitrogen detection in grape leaves using ensemble feature selection on hyperspectral data from over 3,000 leaves from 150 Flame Seedless table grapevines. Six machine learning base rankers were included in the ensemble: random forest, LASSO, SelectKBest, ReliefF, SVM-RFE, and chaotic crow search algorithm (CCSA). The pipeline identified less than 0.45% of the bands as most informative about grape nitrogen status. The selected violet, yellow-orange, and shortwave infrared bands lie outside of the typical blue, green, red, red edge, and near infrared bands of commercial multispectral cameras, so the potential improvement in remote sensing of nitrogen in grapevines brought forth by a customized multispectral sensor centered at the selected bands is promising and worth further investigation. The proposed pipeline may also be used for application-specific multispectral sensor design in domains other than agriculture.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルデータの大きなデータサイズと寸法は、複雑な処理とデータ分析を必要とする。 マルチスペクトルデータは、同じ制限を受けることはないが、通常は青、緑、赤、赤、赤、近赤外線帯域に限定される。 本研究は,150種のフレームシードレステーブルブドウから3000種以上の葉から抽出した高スペクトルデータを用いて,ブドウ葉の窒素検出のための最適なスペクトル帯を同定することを目的とした。 random forest, lasso, selectkbest, relieff, svm-rfe, chaotic crow search algorithm (ccsa) の6つの機械学習ベースランカがアンサンブルに含まれていた。 パイプラインは、ブドウの窒素状態に関して最も有益であるバンドの0.45%未満を識別した。 選択された紫色、黄色、短波の赤外線帯は、商用マルチスペクトルカメラの典型的な青、緑、赤、赤、赤の縁および近赤外線帯の外にあり、選択されたバンドを中心としたカスタマイズされたマルチスペクトルセンサによってもたらされるブドウの窒素のリモートセンシングの潜在的な改善は有望であり、さらなる調査に値する。 提案されたパイプラインは、農業以外の分野におけるアプリケーション固有のマルチスペクトルセンサ設計にも使用できる。

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