Objective of this study was to investigate effects of pre-processing method and number of sampling leaves on stability of the reflectance measurement for Chinese cabbage and kale leaves. Chinese cabbage and kale were transplanted and cultivated in a plant factory. Leaf samples of the kale and cabbage were collected at 4 weeks after transplanting of the seedlings. Spectra data were collected with an UV/VIS/NIR spectrometer in the wavelength region from 190 to 1130 nm. All leaves (mature and young leaves) were measured on 9 and 12 points in the blade part in the upper area for kale and cabbage leaves, respectively. To reduce the spectral noise, the raw spectral data were preprocessed by different methods: i) moving average, ii) Savitzky-Golay filter, iii) local regression using weighted linear least squares and a $1^{st}$ degree polynomial model (lowess), iv) local regression using weighted linear least squares and a $2^{nd}$ degree polynomial model (loess), v) a robust version of 'lowess', vi) a robust version of 'loess', with 7, 11, 15 smoothing points. Effects of number of sampling leaves were investigated by reflectance difference (RD) and cross-correlation (CC) methods. Results indicated that the contribution of the spectral data collected at 4 sampling leaves were good for both of the crops for reflectance measurement that does not change stability of measurement much. Furthermore, moving average method with 11 smoothing points was believed to provide reliable pre-processed data for further analysis.
Hye-Young Song;Byeong-Hyo Cho;Yong-Hyun Kim;Kyoung-Chul Kim
농업과학연구
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제49권1호
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pp.129-136
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2022
In this study, we aimed to develop a maturity classification model for tomatoes using hyperspectral imaging in the range of 400 - 1,000 nm. Fifty-seven tomatoes harvested in August and November of 2021 were used as the sample set, and hyperspectral data was extracted from the surfaces of these tomatoes. A combined method of SNV (standard normal variate) and SG (Savitzky-Golay) methods was used for the pre-processing of the hyperspectral data. In addition, the hyperspectral data were analyzed for all maturity stages and considering bandwidths with different FWHM (full width at half maximum) values of 2, 25, and 50 nm. The PCA (principal component analysis) method was used to analyze the principal components related to maturity stages for the tomatoes. As a result, 500 - 550 nm and 650 - 700 nm bands were found to be related to the maturity stages of tomatoes. In addition, PC1 and PC2 explained approximately 97% of the variance at all FWHM conditions and thus were used as input data for classification model training based on the SVM (support vector machine). The SVM models were able to classify tomato maturity into five stages (Green, Turning, Pink, Light red, and Red) with over 95% accuracy regardless of the FWHM condition. Therefore, it was considered that hyperspectral data with 50 nm FWHM and SVM is feasible for use in the classification of tomato maturity into five stages.
ICT 산업의 글로벌 시장을 선점할 수 있는 다음 세대의 개발이 필요한 상황이 일어남에 따라 웨어러블 디바이스의 생체 신호 모니터링에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 히스테리시스가 적은 E-Band를 사용하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 분산 용액에 함침 공정을 통해서 저항형 직물 인장 센서(Resistive textile strain sensor)를 개발하였다. 전기전도성이 부여된 e-band에 저항 신호를 측정하기 위해 만능재료시험기(UTM)과 Microcontroller unit인 아두이노와 LCR 미터를 이용해서 인장의 변화에 따른 저항 변화를 측정하였다. 원단으로 이루어진 텍스타일 스트레인 센서의 특성상 발생하는 다양한 노이즈들을 효과적으로 처리하기 위하여 신호처리 과정(Signal processing)의 노이즈 필터링의 이동평균 필터, 사비츠키-골레이 필터, 중앙값 필터들을 사용하여 센서의 필터 성능을 평가하였다. 그 결과 이동평균 필터의 필터링 결과의 신뢰도가 최소 89.82%, 최대 97.87%으로 이동평균 필터링이 텍스타일 스트레인 센서의 노이즈 필터링 방식으로 적합하였다.
We report the distance modulus of nearby dwarf irregular galaxy NGC 6822 estimated from the so-called Tip of Red-giant Branch (TRGB) method. To detect the apparent magnitudes of the TRGB we use the color-magnitude diagrams (CMDs) and luminosity functions (LFs) in the near-infrared JHK bands. Foreground stars, main-sequence stars, and supergiant stars have been classified on the (g - K, g) plane and removed on the near-infrared CMDs, from which only RGB and AGB stars are remained on the CMDs and LFs. By applying the Savitzky-Golay filter to the obtained LFs and detecting the peak in the second derivative of the observed LFs, we determined the apparent magnitudes of the TRGB. Theoretical absolute magnitudes of the TRGB are estimated from Yonsei-Yale isochrones with the age of 12Gyr and the metallicity range of -2.0 <[Fe/H]< -0.5. The derived values of distance modulus to NGC 6822 are (m - M) = $23.35{\pm}0.26$, $23.20{\pm}0.42$, and $23.27{\pm}0.50$ for J, H, and K bands, respectively. Distance modulus in bolometric magnitude is also derived as (m - M) = $23.41{\pm}0.17$. We compare the derived values of the TRGB distance modulus to NGC 6822 in the near-infrared bands with the previous results in other bands.
The indiscriminate use of the fossil fuel has caused serious environmental pollutions such as the shortage of energy and global warming. Microalgae have being emphasized as $3^{rd}$ generation biomass which makes the carbon dioxide reduce effectively as well as produces the biofuel. Large scale production of microbial biomass by continuous culture is a quite challenging issue, because off-line optimization strategies of a microbial process utilizing a model-based scheme give rise to many difficult problems. In this paper, the static and simple control method which was able to be applied in time-variant growth environment and large scale of algae culture was studied. The significant disturbances in on-line measurement of cell density were reduced by Savitzky-Golay FIR smoothing filter. Dunaliella salina was cultivated continuously in a flat panel photobioreactor by the on-off control of the turbidostat process.
Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay $2^{nd}$ order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.
The objective of this study was to evaluate the firmness and the sweetness index (SI) of tomatoes with a hyperspectral imaging (HSI) technique within the wavelength range of 1000 - 1550 nm. The hyperspectral images of 95 tomatoes were acquired with a push-broom hyperspectral reflectance imaging system, from which the mean spectra of each tomato were extracted from the regions of interest. The reference firmness and sweetness index of the same sample was measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing methods. The calibration model developed by PLS regression based on the Savitzky-Golay second-derivative preprocessed spectra resulted in a better performance for both the firmness and the SI of the tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods. The correlation coefficients ($R_{pred}$) were 0.82, and 0.74 with a standard error of prediction of 0.86 N, and 0.63, respectively. Then, the feature wavelengths were identified using a model-based variable selection method, i.e., variable importance in projection, from the PLS regression analyses. Finally, chemical images were derived by applying the respective regression coefficients on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on the firmness and the SI of the tomatoes. The results show that the proposed HSI technique has potential for rapid and non-destructive evaluation of firmness and the sweetness index of tomatoes.
Due to the recent integrated water management policy, it is important to identify a reliable supply amount for establishing an agricultural water supply plan. In order to identify the amount of agricultural water supply, it is essential to calculate the discharge by measuring the water level and flow velocity of reservoirs and canal agricultural water, and quality control to ensure reliability must be preceded. Unlike agricultural reservoirs, canal agricultural water are more sensitive to the surrounding environment and reservoir irrigation methods (continuous, intermittent irrigation, etc.), making it difficult to estimate general water level patterns and at the same time a lot of erroneous data. The Korea Rural Community Corporation is applying a filter technique as a quality control method capable of processing large quantities and real-time processing of canal agricultural water level data, and applicability evaluation is needed. In this study, the types of errors generated by the automatic water level measurement system were first determined. In addition, by using the manual quality control data, a technique with high applicability is derived by comparing and analyzing data calibrated with Gaussian, Savitzky-Golay, Hampel, and Median filter techniques, RMSE, and NSE, and the optimal parameters of the technique range was derived. As a result, the applicability of the Median filter was evaluated the highest, and the optimal parameters were derived in the range of 120min to 240min. Through the results of this study, it is judged that it can be used for quantitative evaluation to establish an agricultural water supply plan.
한지기록물의 상태를 평가하는 데 있어 기록물의 훼손을 방지하는 것은 필수적인 요소이다. 사용된 공시재료는 1900년대 생산된 한지기록물을 사용하였다. 이 종이 기록물의 상태를 평가하기 위하여 비파괴적 분석기인 12,500~4,000 $cm^{-1}$ 파장영역을 가진 푸리에변환(FT) 근적외선 분광 분석기를 이용하였다. 푸리에변환 방식의 간섭계는 뛰어난 정밀도와 정확도를 가지며, 신호-대-잡음비가 가장 우수 하여 정량 분석에서 가장 많이 사용되고 있다. 한지기록물의 산성도와 함수율을 적분구(integrating sphere)의 확산반사로 사용하여 측정하였다. 산성도(pH)의 경우에 전처리를 하지 않았을 때의 상관계수($R^2$)는 0.92, 표준예측오차(SEP)는 0.317이었고, 전처리를 하였을 때의 $R^2$는 0.98, SEP는 0.208 이었다. 그리고 함수율의 경우 산성도와 달리 전처리를 하지 않았을 경우에도 $R^2$와 SEP는 각각 0.99와 0.458로 확인 되었다. 전처리 중 다산란 보정방법(MSC)의 경우에는 $R^2$가 0.97, SEP가 0.558로 증가하는 것을 확인 할 수 있어 함수율은 전처리를 하지 않았을 때가 좋은 결과가 나오는 것으로 확인 되었다. 이러한 결과를 통해 비파괴적인 분석방법으로 한지기록물을 적분구와 FT 근적외선 분광 분석기를 이용하여 한지의 상태를 정확히 평가할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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