檔案內容

1. 01_OriginImage 原始稻穗影像圖片 Original images
2. 02_PanicleImage 去背後的稻穗影像 remove background panicle images
3. 03_ColorChecker 校正色卡影像(50x50) color checker images
4. 1082-1122_GMC_Survey.csv 2019年第二期作至2023年第二期作的調查資料 survey dataset
5. 1131_GMC_Survey.csv 2024年第一期作的調查資料 survey dataset

各期作資料數量

1. 2019-2 ,515
2. 2020-1 ,1593
3. 2020-2 ,1734
4. 2021-1 ,2013
5. 2021-2 ,1842
6. 2022-1 ,718
7. 2022-2 ,178
8. 2023-1 ,397
9. 2023-2 ,559
10. 2024-1 ,412
11. 總數 ,9961

圖片瀏覽

01_OriginImage: 多期作的水稻稻穗影像示意圖

02_PanicleImage: 經過前處理完成背景去除的稻穗影像

03_ColorChecker: 經過偵測結果截取的校正色卡影像

1082-1122_GMC_Survey.csv: 資料欄位說明

樣本屬性

1. image_name: 圖片名稱 image name
2. Period: 期作別(民國年) Period (Year of the Republic of China)
3. Date: 影像拍攝日期 Image taken date
4. Area: 農試所內或外 Inside or outside the TARI
5. Field: 田區編號 Field ID
6. Speices: 水稻品種 Rice speices
7. Device: 手機作業系統 OS of mobile
8. HMC: 收穫含水量數值 Harvest moisture content

顏色特徵

1. R: 紅光波段 Red band
2. G: 綠光波段 Green band
3. B: 藍光波段 Blue band
4. H1: HSV的H(色調) Hue
5. S1: HSV的S(飽和度) Saturation
6. V1: HSV的V(明度) Value
7. L2: HLS的L(亮度) Lightness
8. S2: HLS的S(飽和度) Saturation
9. L: Lab的L(亮度) Lightness
10. a: Lab的a(綠色到紅色的色度變化) color among green to red
11. b: Lab的b(藍色到黃色的色度變化) color among blue to yellow
12. Y: YCrCb的Y(亮度) lightness
13. Cr: YCrCb的Cr(紅色分量) color values represent the difference among red and lightness
14. Cb: YCrCb的Cb(藍色分量) color values represent the difference among blue and lightness
15. NDI: 歸一化差異指數 normalized difference index
16. GI: 綠色指數 green index
17. RGRI: 紅綠波比例指數 red-green ratio index

透過對比校正、GAMMA校正、去除陰影等前處理之後的特徵

1. RC: 校正後的R R values after correction
2. GC: 校正後的G G values after correction
3. BC: 校正後的B B values after correction
4. H1C: 校正後的H1 H1 values after correction
5. S1C: 校正後的S1 S1 values after correction
6. V1C: 校正後的V1 V1 values after correction
7. L2C: 校正後的L2 L2 values after correction
8. S2C: 校正後的S2 S2 values after correction
9. LC: 校正後的L L values after correction
10. aC: 校正後的a a values after correction
11. bC: 校正後的b b values after correction
12. YC: 校正後的Y Y values after correction
13. CrC: 校正後的Cr Cr values after correction
14. CbC: 校正後的Cb Cb values after correction
15. NDIC: 校正後的NDI NDI values after correction
16. GIC: 校正後的GI GI values after correction
17. RGRIC: 校正後的RGRI RGRI values after correction

校正色卡顏色特徵

1. B_RGB_avg: 黑色校正色卡的平均數值 mean of black color checker
2. G_RGB_avg: 灰色校正色卡的平均數值 mean of gray color checker
3. W_RGB_avg: 白色校正色卡的平均數值 mean of white color checker
4. B_RGB_R: 黑色校正色卡的紅色波段平均值 mean of red band in black color checker
5. B_RGB_G: 黑色校正色卡的綠色波段平均值 mean of green band in black color checker
6. B_RGB_B: 黑色校正色卡的藍色波段平均值 mean of blue band in black color checker
7. G_RGB_R: 灰色校正色卡的紅色波段平均值 mean of red band in gray color checker
8. G_RGB_G: 灰色校正色卡的綠色波段平均值 mean of green band in gray color checker
9. G_RGB_B: 灰色校正色卡的藍色波段平均值 mean of blue band in gray color checker
10. W_RGB_R: 白色校正色卡的紅色波段平均值 mean of red band in white color checker
11. W_RGB_G: 白色校正色卡的綠色波段平均值 mean of green band in white color checker
12. W_RGB_B: 白色校正色卡的藍色波段平均值 mean of blue band in white color checker

參考文獻

1. Assessment of grain harvest moisture content using machine learning on smartphone images for optimal harvest timing Yang, M. D., Hsu, Y. C., Tseng, W. C., Lu, C. Y., Yang, C. Y., Lai, M. H., & Wu, D. H. (2021). Assessment of grain harvest moisture content using machine learning on smartphone images for optimal harvest timing. Sensors, 21(17), 5875.