論文の概要: A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19513v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 12:45:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 14:15:27.631400
- Title: A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement
- Title（参考訳）: トリコーム密度測定によるトマトの栄養状態評価のためのスマートフォンによる方法
- Authors: Sho Ueda, Xujun Ye,
- Abstract要約: トマトの形態的特性を通じて, 肥料によるストレスを正確に同定することは, 重要な農業課題となっている。
簡易で費用対効果の高いスマートフォンを用いたトリプルホーム密度測定法を開発した。
以上の結果から,本手法はトマトの肥料ストレスを正確に反映することが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurately assessing tomato plant nutrient status is crucial for maintaining high yields. Consequently, accurately identifying fertilizer-induced stress through the morphological traits of tomato plants has become a critical agricultural challenge. Research and development efforts have focused on developing noninvasive diagnostic tools for nutrition that leverage a combination of morphological traits and advanced sensor technologies. Given these advancements, detecting fertilizer stress by observing morphological traits near the growth points of tomatoes is still a significant challenge. To address this challenge, we developed a simple and cost-effective smartphone-based method for measuring trichome density. This method involves transferring trichomes from the surface of a leaf onto cellophane tape and capturing images using a smartphone. The images are processed using computer vision techniques to calculate the trichome density. To assess the efficacy of this method, we performed experiments on hydroponically grown tomato plants subjected to varying fertilizer concentrations. Our results indicate that our novel method for measuring trichome density accurately reflects fertilizer stress in tomato plants. The predictive performance of our model, as evaluated by the mean area under the precision recall curve, was 0.824, despite variations in the measurement data caused by differences in optical conditions. This study introduces an innovative approach for designing diagnostic devices for detecting fertilizer stress in plants by considering the surface structures of plants. Our proposed method represents a straightforward, efficient, and economical approach for evaluating the nutrient status of tomato plants and has the potential to overcome the limitations of conventional noncontact optical methods.
- Abstract（参考訳）: トマトの栄養状態の正確な評価は、高い収量を維持するために重要である。
その結果, トマトの形態的特性を通じて, 肥料によるストレスを正確に同定することが, 農業にとって重要な課題となった。
研究と開発は、形態学的特徴と高度なセンサー技術の組み合わせを活用した栄養学の非侵襲的診断ツールの開発に重点を置いている。
これらの進歩を踏まえると、トマトの成長点付近で形態学的特徴を観察することによって肥料のストレスを検出することは依然として重要な課題である。
この課題に対処するため, 簡易で費用対効果の高いスマートフォンを用いたトリプルホーム密度測定法を開発した。
この方法では、葉の表面からセロファンテープにトリコメを転送し、スマートフォンで画像をキャプチャする。
画像はコンピュータビジョン技術を用いて処理され、トリプルホーム密度が計算される。
本法の有効性を評価するため, 肥料濃度の異なる水耕栽培トマトについて実験を行った。
以上の結果から,本手法はトマトの肥料ストレスを正確に反映することが明らかとなった。
光条件の違いによる測定データの変化にもかかわらず, 精度リコール曲線の平均領域で評価したモデルの性能は0.824であった。
本研究は, 植物の表面構造を考慮し, 植物中の肥料ストレスを検出する診断装置を設計するための革新的なアプローチを提案する。
提案手法は,トマトの栄養状態を評価するための簡便で効率的かつ経済的アプローチであり,従来の非接触光学的手法の限界を克服する可能性を秘めている。
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