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학술저널
저자정보
Kang, Jeong-Gyun (Department of Bio Industrial Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Science, Gyeongsang National University[Institute of Agriculture and Life Science]) Ryu, Chan-Seok (Department of Bio Industrial Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Science, Gyeongsang National University[Institute of Agriculture and Life Science]) Kim, Seong-Heon (Department of Bio Industrial Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Science, Gyeongsang National University[Institute of Agriculture and Life Science]) Kang, Ye-Seong (Department of Bio Industrial Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Science, Gyeongsang National University[Institute of Agriculture and Life Science]) Sarkar, Tapash Kumar (Department of Bio Industrial Machinery Engineering, College of Agriculture and Life Science, Gyeongsang National University[Institute of Agriculture and Life Science]) Kang, Dong-Hyeon (Department of Agricultural Engineering, National Academy of Agricultural Science, RDA) Kim, Dong Eok (Korea National College of Agriculture and Fisheries) Ku, Yang-Gyu (Department of)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제41권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
273 - 280 (8page)

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Purpose: This experiment was conducted to detect water stress in terms of the moisture content of cucumber seedlings under water stress condition using a hyperspectral image acquisition system, linear regression analysis, and partial least square regression (PLSR) to achieve a non-destructive measurement procedure. Methods: Changes in the reflectance spectrum of cucumber seedlings under water stress were measured using hyperspectral imaging techniques. A model for estimating moisture content of cucumber seedlings was constructed through a linear regression analysis that used the moisture content of cucumber seedlings and a normalized difference vegetation index (NDVI). A model using PLSR that used the moisture content of cucumber seedlings and reflectance spectrum was also created. Results: In the early stages of water stress, cucumber seedlings recovered completely when sub-irrigation was applied. However, the seedlings suffering from initial wilting did not recover when more than 42 h passed without irrigation. The reflectance spectrum of seedlings under water stress decreased gradually, but increased when irrigation was provided, except for the seedlings that had permanently wilted. From the results of the linear regression analysis using the NDVI, the model excluding wilted seedlings with less than 20% (n=97) moisture content showed a precision ($R^2$ and $R^2_{\alpha}$) of 0.573 and 0.568, respectively, and accuracy (RE) of 4.138% and 4.138%, which was higher than that for models including all seedlings (n=100). For PLS regression analysis using the reflectance spectrum, both models were found to have strong precision ($R^2$) with a rating of 0.822, but accuracy (RMSE and RE) was higher in the model excluding wilted seedlings as 5.544% and 13.65% respectively. Conclusions: The estimation model of the moisture content of cucumber seedlings showed better results in the PLSR analysis using reflectance spectrum than the linear regression analysis using NDVI.
#Hyperspectral imagery #Moisture content #Image processing #Non-destructive analysis #Water stress

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