論文の概要: Data-driven Prediction of Species-Specific Plant Responses to Spectral-Shifting Films from Leaf Phenotypic and Photosynthetic Traits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15173v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 06:51:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.668624
• Title: Data-driven Prediction of Species-Specific Plant Responses to Spectral-Shifting Films from Leaf Phenotypic and Photosynthetic Traits
• Title（参考訳）: 葉型および光合成形質のスペクトルシフトフィルムに対する種特異的植物応答のデータ駆動予測
• Authors: Jun Hyeun Kang, Jung Eek Son, Tae In Ahn,
• Abstract要約: 温室へのスペクトルシフトフィルムの適用は、作物種間で異なる成長反応を示した。 光品質の変化による作物の収量向上は、各種の特定の生物物理学的特性の集団的影響に関連している。 本研究は, 作物の生理的応答と, SF下での生育成績を考慮し, 複数の植物形質特性と日光積分を包括的に関連付けることを目的とする。
• 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: The application of spectral-shifting films in greenhouses to shift green light to red light has shown variable growth responses across crop species. However, the yield enhancement of crops under altered light quality is related to the collective effects of the specific biophysical characteristics of each species. Considering only one attribute of a crop has limitations in understanding the relationship between sunlight quality adjustments and crop growth performance. Therefore, this study aims to comprehensively link multiple plant phenotypic traits and daily light integral considering the physiological responses of crops to their growth outcomes under SF using artificial intelligence. Between 2021 and 2024, various leafy, fruiting, and root crops were grown in greenhouses covered with either PEF or SF, and leaf reflectance, leaf mass per area, chlorophyll content, daily light integral, and light saturation point were measured from the plants cultivated in each condition. 210 data points were collected, but there was insufficient data to train deep learning models, so a variational autoencoder was used for data augmentation. Most crop yields showed an average increase of 22.5% under SF. These data were used to train several models, including logistic regression, decision tree, random forest, XGBoost, and feedforward neural network (FFNN), aiming to binary classify whether there was a significant effect on yield with SF application. The FFNN achieved a high classification accuracy of 91.4% on a test dataset that was not used for training. This study provide insight into the complex interactions between leaf phenotypic and photosynthetic traits, environmental conditions, and solar spectral components by improving the ability to predict solar spectral shift effects using SF.
• Abstract（参考訳）: 温室へのスペクトルシフトフィルムの適用により、緑から赤への光のシフトは、作物種間で異なる成長反応を示した。 しかし、光品質の変化による作物の収量向上は、各種の特定の生物物理学的特性の集団的影響に関連している。 作物の1つの属性だけを考えると、日光品質調整と作物の生育性能の関係を理解するのに限界がある。 そこで本研究では,作物の生理的応答を考慮した複数の植物形質特性と日光積分を,人工知能を用いてSF下での生育結果と包括的に関連付けることを目的とした。 2021年から2024年にかけて, 各条件下で栽培された植物から, 葉の反射率, 葉量, 葉量, クロロフィル含有量, 日光積分量および光飽和度を測定した。 210個のデータポイントが収集されたが、ディープラーニングモデルのトレーニングに不十分なデータがあったため、データ拡張には変分オートエンコーダが使用された。 ほとんどの作物の収穫量は、SFで平均22.5%増加した。 これらのデータは、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、XGBoost、フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)など、いくつかのモデルをトレーニングするために使用され、SFアプリケーションで収量に有意な影響があるかどうかをバイナリ分類することを目的としていた。 FFNNは、訓練に使用されなかったテストデータセットに対して、91.4%の高い分類精度を達成した。 本研究では, 葉の表現型と光合成特性, 環境条件, および太陽スペクトル成分の複雑な相互作用について, SFを用いた太陽スペクトルシフト効果の予測能力を向上させることにより考察した。

関連論文リスト

• Branched Broomrape Detection in Tomato Farms Using Satellite Imagery and Time-Series Analysis [0.2770822269241974]
  枝分かれしたボムラペ(Phelipanche ramosa)は、宿主から栄養素を抽出することによってトマト生産を脅かす。 本稿では,カリフォルニアのトマト畑において,センチネル2画像と時系列解析を用いて,キノコの寄生するトマト畑を識別するエンドツーエンドパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-13T03:51:11Z)
• Data Augmentation via Latent Diffusion for Saliency Prediction [67.88936624546076]
  残差予測モデルはラベル付きデータの限られた多様性と量によって制約される。 本研究では,実世界のシーンの複雑さと変動性を保ちながら,自然画像の編集を行うディープ・サリエンシ・予測のための新しいデータ拡張手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T14:36:24Z)
• Synthesizing Forestry Images Conditioned on Plant Phenotype Using a Generative Adversarial Network [10.902536447343465]
  本研究は, 特定の表現特性, viz. canopy greennessを満たす合成林業画像の生成に焦点を当てた。 我々はGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、生物学的に可塑性で表現型的に安定した森林画像の合成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T18:28:44Z)
• Towards Generating Large Synthetic Phytoplankton Datasets for Efficient Monitoring of Harmful Algal Blooms [77.25251419910205]
  有害な藻類(HAB)は養殖農場で重大な魚死を引き起こす。 現在、有害藻や他の植物プランクトンを列挙する標準的な方法は、顕微鏡でそれらを手動で観察し数えることである。 合成画像の生成にはGAN(Generative Adversarial Networks)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T20:15:55Z)
• Adaptive Transfer Learning for Plant Phenotyping [33.28898554551106]
  植物表現の表現における現代の機械学習モデルの知識伝達可能性について検討する。 植物フェノタイピングにおける注釈付きサンプル数に影響を及ぼす従来の機械学習モデルの性能について ニューラルネットワークに基づく伝達学習モデルは植物の表現型化の性能を向上させるか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T00:40:40Z)
• Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations [58.17039841385472]
  我々は,機械モデリングと衛星データ利用の並列化を活用し,作物生産性の高度モニタリングを行う。 本モデルでは, 地域情報を使用しなくても, 各種C3作物の種類, 環境条件の総合的生産性を推定することに成功した。 これは、現在の地球観測クラウドコンピューティングプラットフォームの助けを借りて、新しい衛星センサーから作物の生産性をグローバルにマップする可能性を強調しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T16:23:13Z)
• Two-View Fine-grained Classification of Plant Species [66.75915278733197]
  本研究では,2視点の葉のイメージ表現に基づく新しい手法と,植物種の粒度認識のための階層的分類戦略を提案する。 シームズ畳み込みニューラルネットワークに基づく深度測定は、多数のトレーニングサンプルへの依存を減らし、新しい植物種に拡張性を持たせるために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T21:57:47Z)
• Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning [84.31660118264514]
  Adversarial Feature Hallucination Networks (AFHN) は条件付き Wasserstein Generative Adversarial Network (cWGAN) に基づいている。 合成された特徴の識別性と多様性を促進するために、2つの新規レギュレータがAFHNに組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T02:43:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。