SWIRおよびヒストグラム分析でハイパースペクトルイメージングを使用した水ストレス植物の非常に敏感な画像由来の指標

葉の光学的署名は、干ばつを含むさまざまな生物的および非生物的ストレスの重要な監視および予測パラメーターです。分光測定から派生したこのような署名は、植物の健康を評価するための定量的な方法である植生指数を提供します。ただし、一般的に使用されるメトリックは感度が低いです。適度にストレスを受けた植物の水分量の比較的小さな変化は、影響を受ける植物を区別するために高コントラストのイメージングを必要とします。800 nmから1600 nmの短い波の赤外線範囲のハイパースペクトルイメージングを使用して、敏感なインデックスの導出に新しいアプローチを提示します。高スペクトル分解能（1.56 nm）機器と画像処理アルゴリズム（定量的ヒストグラム分析）に基づくこの方法により、20％の相対水分量（RWC）に相当する中程度の水ストレスを区別することができます。特定された画像由来のインデックス15xx Nm/14xx Nm（すなわち1529 nm/1416 nm）は、WBI、MSI、NDWIなどの一般的な植生指数よりも優れており、植物の健康の早期診断を有効にしました。

The optical signature of leaves is an important monitoring and predictive parameter for a variety of biotic and abiotic stresses, including drought. Such signatures derived from spectroscopic measurements provide vegetation indices - a quantitative method for assessing plant health. However, the commonly used metrics suffer from low sensitivity. Relatively small changes in water content in moderately stressed plants demand high-contrast imaging to distinguish affected plants. We present a new approach in deriving sensitive indices using hyperspectral imaging in a short-wave infrared range from 800 nm to 1600 nm. Our method, based on high spectral resolution (1.56 nm) instrumentation and image processing algorithms (quantitative histogram analysis), enables us to distinguish a moderate water stress equivalent of 20% relative water content (RWC). The identified image-derived indices 15XX nm/14XX nm (i.e. 1529 nm/1416 nm) were superior to common vegetation indices, such as WBI, MSI, and NDWI, with significantly better sensitivity, enabling early diagnostics of plant health.