書誌事項
- タイトル別名
-
- Classification of Whitefly Species and Biotypes Using Deep Learning
- シンソウ ガクシュウ ニ ヨル コナジラミルイ ノ ビショウ ハッセイオン オ モチイタ タネ オヨビ バイオタイプ ノ ハンベツ
この論文をさがす
抄録
コナジラミ類は，トマトやキュウリ等の施設野菜に甚大な被害をもたらす農業害虫であり，農薬耐性の異なる複数の種やバイオタイプが確認されている。コナジラミ類が発する音の周波数スペクトル（周波数毎の強度分布）から，タバココナジラミのバイオタイプ B と Q2の判別が可能であることがこれまで明らかになっている。しかし，日本国内で主に確認されている種・バイオタイプ［オンシツコナジラミ，タバココナジラミ（バイオタイプ B，Q1，Q2）］の判別には至っていなかった。本研究は，コナジラミ類が発する音のスペクトログラム（時間－周波数空間における強度分布）から，日本国内で主に確認されている種・バイオタイプを判別する方法を検討した。深層学習モデルを用いたスペクトログラムの判別器を構築し，無響室において実験を行った結果，オンシツコナジラミ，タバココナジラミ（バイオタイプ B，Q1，Q2）を高い精度（F 値96.8～100％，平均98.7％）で判別することが可能であり，周波数スペクトルに着目した従来手法の精度（F 値32.7～ 70.5％，平均60.3％）と比較して改善が見られたほか，DNA による系統判別法と同程度の精度で実現しうることが確認できた。
収録刊行物
-
- 農業施設
-
農業施設 52 (3), 81-89, 2021
農業施設学会
- Tweet
詳細情報 詳細情報について
-
- CRID
- 1390579078735185920
-
- NII論文ID
- 40022710024
-
- NII書誌ID
- AN00201054
-
- ISSN
- 21860122
- 03888517
-
- NDL書誌ID
- 031739894
-
- 本文言語コード
- ja
-
- データソース種別
-
- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
-
- 抄録ライセンスフラグ
- 使用可