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저자정보
Seongmin Lee (National Institute of Agricultural Sciences) Kyoung-Chul Kim (National Institute of Agricultural Sciences) Kangjin Lee (National Institute of Agricultural Sciences) Jinhwan Ryu (National Institute of Agricultural Sciences) Youngki Hong (National Institute of Agricultural Sciences) Byeong-Hyo Cho (National Institute of Agricultural Sciences)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science Korean Journal of Agricultural Science Vol.50 No.3
발행연도
2023.9
수록면
527 - 538 (12page)

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In this study, we aimed to apply multispectral imaging (713 - 920 nm, 10 bands) for maturity classification and recognition of oriental melons grown in hydroponic greenhouses. A total of 20 oriental melons were selected, and time series multispectral imaging of oriental melons was 7 - 9 times for each sample from April 21, 2023, to May 12, 2023. We used several approaches, such as Savitzky-Golay (SG), standard normal variate (SNV), and Combination of SG and SNV (SG + SNV), for pre-processing the multispectral data. As a result, 713 - 759 nm bands were preprocessed with SG for the maturity classification of oriental melons. Additionally, a Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) was used to train the recognition model for oriental melon. R2 of recognition model were 0.92, 0.91 for the training and validation sets, respectively, and the F-scores were 96.6 and 79.4% for the training and testing sets, respectively. Therefore, multispectral imaging in the range of 713 - 920 nm can be used to classify oriental melons maturity and recognize their fruits.
#correlation analysis #LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) #nearinfrared #Savitzky-Golay

목차

Abstract
Introduction
Materials and Methods
Results and Discussion
Conclusion
References

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