ハイパースペクトルイメージングに基づく空間スペクトル特徴マイニングを用いたチョイサムにおけるN、P、K欠乏の早期検出

葉物野菜はその栄養価の高さから世界中で広く消費されています。今後、葉物野菜の信頼できるコスト効率の良い供給を確保するためには、生産の進展が不可欠です。窒素（N）、リン（P）、カリウム（K）の欠乏は葉物野菜の成長を妨げ、その結果現れる視覚的症状により植物は市場に出せなくなります。本研究では、チョイサムにおけるN、P、K欠乏の早期検出のために、視覚的症状が現れる前に非接触の大面積ハイパースペクトルイメージング（HSI）を用いる方法を検討しました。植物から抽出された500〜900 nmの幅広いスペクトルデータを高度な特徴マイニングにかけ、Nに対する0.85、Pに対する0.64、およびKに対する0.68のピアソン相関を活用して、それぞれの重要な栄養素に特化した新しいスペクトル指標の作成を促進しました。欠乏の早期検出と適時のマクロンutrientsの補充により、明らかな症状の発展を防ぎ、チョイサムの視覚的品質を維持することが可能です。これら新たに作成されたスペクトル指標は、植物の栄養成分を非破壊的に推定する可能性を秘めており、精密農業と資源効率の良い作物管理の未来の進展に向けた有望な手段を提供します。