Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement

論文の概要: A Smartphone-Based Method for Assessing Tomato Nutrient Status through Trichome Density Measurement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19513v2
Date: Tue, 27 Aug 2024 10:50:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 19:19:38.431606
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: トマトにおける肥料によるストレスの早期検出は, タイムリーな作物管理介入と収量最適化に不可欠である。本研究は,スマートフォンを用いた若葉植物表面のトリコム伸長性毛髪状構造の密度を定量化するための新しい非侵襲的手法を提案する。
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: Early detection of fertilizer-induced stress in tomato plants is crucial for timely crop management interventions and yield optimization. Conventional optical methods detect fertilizer stress in young leaves with difficulty. This study proposes a novel, noninvasive technique for quantifying the density of trichomes-elongated hair-like structures found on plant surfaces-on young leaves using a smartphone. This method exhibits superior detection latency, enabling earlier and more accurate identification of fertilizer stress in tomato plants. Our approach combines augmented reality technology and image processing algorithms to analyze smartphone images of a specialized measurement paper. This measurement paper is applied to a tomato leaf to transfer trichomes onto its adhesive surface. The captured images are then processed through a pipeline involving region of interest extraction, perspective transformation, and illumination correction. Trichome detection and spatial distribution analysis of these preprocessed images yield a robust density metric. We validated our method through experiments on hydroponically grown tomatoes under varying fertilizer concentrations. Using leave-one-out cross-validation (LOOCV), our model achieves a mean area under the precision-recall curve of 0.824 and a receiver operating characteristic curve of 0.641 for predicting additional fertilization needs. Based on LOOCV, quantitative analysis revealed a strong relationship between trichome density and explanatory variables, including nitrate ion concentration, explaining 62.48% of the variation ($R^2 = 0.625$). The predicted and actual trichome densities were strongly correlated ($r = 0.794$). This straightforward and cost-effective method overcomes the limitations of traditional techniques, demonstrating the potential of using smartphones for practical plant nutrition diagnosis.
Abstract（参考訳）: トマトにおける肥料によるストレスの早期検出は, タイムリーな作物管理介入と収量最適化に不可欠である。従来の光学的手法は、若い葉の肥料ストレスを困難に検出する。本研究は,スマートフォンを用いた若葉植物表面のトリコム伸長性毛髪状構造の密度を定量化するための新しい非侵襲的手法を提案する。本手法は, 検出遅延が優れ, トマトの肥料ストレスの早期かつより正確な同定が可能となる。提案手法は,拡張現実技術と画像処理アルゴリズムを組み合わせて,特殊な計測用紙のスマートフォン画像の解析を行う。この測定用紙はトマト葉に塗布され、トリコマーを接着剤表面に転写する。キャプチャされた画像は、関心領域抽出、視点変換、照明補正を含むパイプラインを通して処理される。これらの前処理画像のトリコーム検出と空間分布解析により,ロバストな密度測定値が得られる。肥料濃度の異なる水耕栽培トマトの実験により,本法の有効性を検証した。 LOOCV (Left-one-out Cross-validation) を用いて,0.641の受信特性曲線と0.824の精度リコール曲線の平均値を求める。 LOOCVを用いた定量分析の結果, 硝酸イオン濃度を含むトリトリホーム密度と説明変数の関係が強く, 変動の62.48%(R^2 = 0.625$)が説明できた。予測と実際の三重項密度は強く相関していた(r = 0.794$)。この単純で費用対効果の高い方法は、従来の技術の限界を克服し、植物栄養診断にスマートフォンを使うことの可能性を示している。

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