This HTML5 document contains 46 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n11http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n7https://schema.org/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F25328859%3A_____%2F05%3A%230000060%21RIV06-MZE-25328859/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n8http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F25328859%3A_____%2F05%3A%230000060%21RIV06-MZE-25328859
rdf:type
skos:Concept n17:Vysledek
dcterms:description
We developed the concept of Tyystjarvi et al. (1999) who proposed a new approach to automate the weed identification using specific characteristic features in fluorescence kinetics of individual plant species. We used chlorophyll fluorescence imaging technique by an open imaging fluorometer FluorCam. The measurement on Apera spica-venti, Galium aparine, Stellaria media, Tripleurospermum inodorum as a representatives of weed species and Triticum aestivum, Brassica napus, Beta vulgaris, Helianthus annus as crop representatives were made at two different growth stages. The measurement shows high discrimination ability of the method at cotyledons (first leaf) stage with decreasing sensitivity. To improve the recognition accuracy, we used the artificial neural network classifier, trained on at least 100 plants. The classification rate for discrimination between crops and G. aparine ranged between 90 and 100%. Discrimination between individual weed species the discrimination rate ranged between 85 and 100%. We developed the concept of Tyystjarvi et al. (1999) who proposed a new approach to automate the weed identification using specific characteristic features in fluorescence kinetics of individual plant species. We used chlorophyll fluorescence imaging technique by an open imaging fluorometer FluorCam. The measurement on Apera spica-venti, Galium aparine, Stellaria media, Tripleurospermum inodorum as a representatives of weed species and Triticum aestivum, Brassica napus, Beta vulgaris, Helianthus annus as crop representatives were made at two different growth stages. The measurement shows high discrimination ability of the method at cotyledons (first leaf) stage with decreasing sensitivity. To improve the recognition accuracy, we used the artificial neural network classifier, trained on at least 100 plants. The classification rate for discrimination between crops and G. aparine ranged between 90 and 100%. Discrimination between individual weed species the discrimination rate ranged between 85 and 100%. Dále jsme rozvíjeli koncepci Tyystjarvi et al. (1999), kteří navrhli nový postup automatizované identifikace plevelů pomocí specifických znaků v kinetice fluorescence jednotlivých druhů rostlin. Použili jsme metodu zobrazování chlorofylové fluorescence svyužitím fluorometru FlurCam s otevřenou verzí. Měření na Apera spica-venti, Galium aparine, Stellaria media, Tripleurospermum inodorum jako zástupcích druhů plevelů a Triticum aestivum, Brassica napus, Beta vulgaris, Helianthus annus jako zástupcích plodin bylo provedeno ve dvou růstových fázích. Měření ukazuje vysokou rozlišovací schopnost metody ve fázi děložních lístků (první list) se snižující se citlivostí při pozdějším měření. Ke zlepšení přesnosti rozpoznání jsme využili klasifikátoru umělé neuronové sítě trénované alespoň na 100 rostlinách. Stupeň rozlišení plodin a G. aparine se pohyboval v rozmezí 90-100%. V pokusu s rozlišením jednotlivých druhů plevelů byl stupeň rozlišení 85-100%.
dcterms:title
Weed detection using chlorophyll fluorescence imaging and artificial neural network Weed detection using chlorophyll fluorescence imaging and artificial neural network Detekce plevelů pomocí zobrazování chlorofylové fluorescence a umělé neuronové sítě
skos:prefLabel
Weed detection using chlorophyll fluorescence imaging and artificial neural network Detekce plevelů pomocí zobrazování chlorofylové fluorescence a umělé neuronové sítě Weed detection using chlorophyll fluorescence imaging and artificial neural network
skos:notation
RIV/25328859:_____/05:#0000060!RIV06-MZE-25328859
n3:strany
S6-1; S6-2
n3:aktivita
n20:P
n3:aktivity
P(QD1350)
n3:dodaniDat
n8:2006
n3:domaciTvurceVysledku
n6:4369335 n6:7674864 n6:5838282
n3:druhVysledku
n13:D
n3:duvernostUdaju
n18:S
n3:entitaPredkladatele
n19:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
551360
n3:idVysledku
RIV/25328859:_____/05:#0000060
n3:jazykVysledku
n10:eng
n3:klicovaSlova
weed; neural network; chlorophyll fluorescence imaging
n3:klicoveSlovo
n15:neural%20network n15:weed n15:chlorophyll%20fluorescence%20imaging
n3:kontrolniKodProRIV
[AA69FC00E3BA]
n3:mistoKonaniAkce
Bari
n3:mistoVydani
Bari
n3:nazevZdroje
13th EWRS Symposium
n3:obor
n16:GF
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n4:QD1350
n3:rokUplatneniVysledku
n8:2005
n3:tvurceVysledku
Babušník, Jiří Jagošová, Lenka Klem, Karel
n3:typAkce
n14:WRD
n3:zahajeniAkce
2005-06-19+02:00
s:numberOfPages
2
n11:hasPublisher
EWRS
n7:isbn
90-809789-1-4