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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19513v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 09:40:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:09.724834
• 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: 本研究は,若葉におけるトリホーム密度を,検出遅延の優れたスマートフォンを用いた定量化手法を提案する。 堅牢な自動パイプラインは、領域抽出、視点変換、照明補正を通じてこれらの画像を処理し、トリプルホーム密度を正確に定量化する。 この革新的なアプローチは、スマートフォンを植物栄養評価のための正確な診断ツールに変え、精度の高い農業のための実用的で費用対効果の高いソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Early detection of fertilizer-induced stress in tomato plants is crucial for optimizing crop yield through timely management interventions. While conventional optical methods struggle to detect fertilizer stress in young leaves, these leaves contain valuable diagnostic information through their microscopic hair-like structures, particularly trichomes, which existing approaches have overlooked. This study introduces a smartphone-based noninvasive technique that leverages mobile computing and digital imaging capabilities to quantify trichome density on young leaves with superior detection latency. Our method uniquely combines augmented reality technology with image processing algorithms to analyze trichomes transferred onto specialized measurement paper. A robust automated pipeline processes these images through region extraction, perspective transformation, and illumination correction to precisely quantify trichome density. Validation experiments on hydroponically grown tomatoes under varying fertilizer conditions demonstrated the method's effectiveness. Leave-one-out cross-validation revealed strong predictive performance with the area under the precision-recall curve (PR-AUC: 0.82) and area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC: 0.64), while the predicted and observed trichome densities exhibited high correlation ($r = 0.79$). This innovative approach transforms smartphones into precise diagnostic tools for plant nutrition assessment, offering a practical, cost-effective solution for precision agriculture.
• 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、タイムリーな管理介入による収穫量の最適化に不可欠である。 従来の光学的手法では、若い葉の肥料ストレスを検出するのに苦労するが、これらの葉は、顕微鏡的な毛髪のような構造、特に既存のアプローチが見落としているトリコムを通して、貴重な診断情報を含んでいる。 本研究では,モバイルコンピューティングとデジタルイメージング機能を活用して,若葉におけるトリホーム密度の定量化を行うスマートフォンベースの非侵襲的手法を提案する。 本手法は,拡張現実技術と画像処理アルゴリズムを一意に組み合わせて,特殊な計測用紙に転送されたトリコムを解析する。 堅牢な自動パイプラインは、領域抽出、視点変換、照明補正を通じてこれらの画像を処理し、トリプルホーム密度を正確に定量化する。 肥料条件の異なる水耕栽培トマトのバリデーション実験により, 本法の有効性が示された。 左ワンアウトクロスバリデーションでは, 高精度リコール曲線 (PR-AUC: 0.82) と受信機動作特性曲線 (ROC-AUC: 0.64) の面積との相関が強く, 予測および観測された三重項密度は高い相関(r= 0.79$)を示した。 この革新的なアプローチは、スマートフォンを植物栄養評価のための正確な診断ツールに変え、精度の高い農業のための実用的で費用対効果の高いソリューションを提供する。

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