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作物品種鑑定とSCIO

作物品種鑑定とSCIO

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Agriculture,Business,Earth and Nature Classification

作物品種識別は農業研究、産業および政策の基礎です。このデータは、小型近赤外分光器を用いて収集された可視光/近赤外高分解能分光データを使ってエチオピアにおいて識別することを調査しました......

Data Structure ? 1.19M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

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    作物品種識別は農業研究、産業、政策の基礎です。このデータは、小型近赤外分光器を用いて収集した可視光/近赤外高分解能分光データがエチオピアにおけるオオムギ、ヒヨコマメ、ソルガムの品種識別における実行可能性を調査したものです。従来の実験室ベースの分光器と比較して、小型NIR分光器は最小限の機器とユーザーの関与しか必要としません。本研究の目的のために、消費者向け物理機器SCIOを購入しました。これは、この文章を書いている時点で1000ドルの開発ツールキットとして提供されています。この機器はスマートフォンアプリを用いて操作され、インターネット接続が必要で、分光データは遠隔で保存されます。この機器の全波長範囲は740 - 1070 nm(331個の変数)です。すべての穀物サンプルは同じ位置で注意深くスキャンされました。最近発売された小型近赤外分光器SCIOを用いて、2650粒のオオムギ、ヒヨコマメ、ソルガムの品種がスキャンされました。各品種からランダムに50粒が選ばれてスキャンされました。列予測子は品種名を表し、列740から1070はSCIOの波長(ナノメートル単位)に対応しています。このデータセットは以下の研究の一部として作成されました:「[品種識別のための小型NIR分光器の評価:エチオピアのオオムギ、ヒヨコマメ、ソルガムの事例][2]」。着想:小型分光器の分光データで作物品種を識別できるでしょうか?[1]: https://www.consumerphysics.com/business/technology/ [2]: http://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0193620&type=printable


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