南京農業大学薛博文：イメージング高分光技術によるイネ疫病早期病巣の可視化研究

報告テーマ：イメージング高スペクトルに基づくいもち病早期病巣可視化と田塊病状重症度製図

生放送時間：12月25日午前10：00～11：00

今回のゲスト：南京農業大学―薛博文（鐘山青年研究員）

参加方法：

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講師紹介

薛博文、南京農業大学博士、研究方向は水稲病害リモートセンシングモニタリングである。感病識別、病状推定、精確な投与と生産量評価損などの重要な問題と業界の需要に対して深いシステムの研究を展開した、その中で、感病作物の放射線伝送モデリング、病害モニタリングメカニズムの解析、病害モニタリング共通モデルを主要な研究特色として構築し、現段階の病害リモートセンシングモニタリングの理論と方法上の一部の制限を克服した。『Remote Sensing of Environment』、『Computers and Electronics in Agriculture』、『リモートセンシング学報』などの国内外の知識*ジャーナルに論文11編（*1著者4編）を発表し、国家発明専*2項を申請/授ける。

報告内容

報告書は主に葉スケールで、徴候前の病斑が標識できず、スペクトル信号が弱い問題に対して、タイミングイメージングスペクトル、多端元スペクトル分解と空間ホットスポット分析に基づいて、近端イメージングスペクトルプラットフォームに基づく無症状期病害信号の精製と可視化方法MESPOTを提案し、潜在病斑の可視化と無症状期感病葉の高精度分類を実現した。冠層尺度では、多物候段階の病状推定モデルの汎化能力の差と精度の低い問題に対して、パラメータ感受性分析、混雑因子の解凍と植生指数の正規化に基づいて、物候影響が病状推定作用機序に対する第一要素を解析し、改良型いもち病指数に基づく高精度病状推定共通モデルを構築し、ドローンイメージング分光プラットフォームを用いて田塊尺度いもち病重症度の正確な描画を実現した。