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On 2024年8月23日 上午11:41:25 [+0800], Gravatar nchuadmin:
  • Updated description of Rice panicle images and moisture content dataset 水稻跨期作之稻穗影像與穀粒含水量資料集 from

    # 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 # 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. 總數 ,9549 # 圖片瀏覽 ## 01_OriginImage: 多期作的水稻稻穗影像示意圖 ![原始圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_1.png) ## 02_PanicleImage: 經過前處理完成背景去除的稻穗影像 ![稻穗圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_2.png) ## 03_ColorChecker: 經過偵測結果截取的校正色卡影像 ![校正色卡圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_3.png) # 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](https://www.mdpi.com/1424-8220/21/17/5875) 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.
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    # 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 ![原始圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_1.png) ## 02_PanicleImage: 經過前處理完成背景去除的稻穗影像 ![稻穗圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_2.png) ## 03_ColorChecker: 經過偵測結果截取的校正色卡影像 ![校正色卡圖](https://uav-fly.nchu.edu.tw/bot/static/dataset_3.png) # 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](https://www.mdpi.com/1424-8220/21/17/5875) 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.


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  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_abstract to 跨期作稻穗影像資料集,包含原圖、萃取後的稻穗、黑、灰、白校正色卡影像,以及透過初級法測量之穀粒含水量數值與樣本屬性,共9961筆。 Inter-temporal cropping rice panicle image dataset, including original images, extracted rice ears, black, gray, and white corrected color card images, as well as grain moisture content values ​​and sample attributes measured by the primary method, a total of 9549 entries. in Rice panicle images and moisture content dataset 水稻跨期作之稻穗影像與穀粒含水量資料集


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_other_note1 to 9961筆影像資料皆包括除穀粒含水量以外的其他屬性資料以及顏色特徵萃取結果範例資料,已供資料使用者作為穀粒含水量推估模型訓練基礎 The 9549 pieces of image data all include other attribute data besides grain moisture content and sample data of color feature extraction results, which have been provided to data users as the basis for training the grain moisture content estimation model. in Rice panicle images and moisture content dataset 水稻跨期作之稻穗影像與穀粒含水量資料集


  • 新增資源 1131稻穗影像與穀粒含水量資料集.zipRice panicle images and moisture content dataset 水稻跨期作之稻穗影像與穀粒含水量資料集