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1. WO2022126276 - SYSTEMS AND METHODS FOR HYPERSPECTRAL IMAGING OF PLANTS

Publication Number WO/2022/126276
Publication Date 23.06.2022
International Application No. PCT/CA2021/051829
International Filing Date 17.12.2021
IPC
G01N 21/25 2006.1
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
21Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using infra-red, visible or ultra-violet light
17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
G01J 3/433 2006.1
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRA-RED, VISIBLE OR ULTRA-VIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
3Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
28Investigating the spectrum
42Absorption spectrometry; Double-beam spectrometry; Flicker spectrometry; Reflection spectrometry
433Modulation spectrometry; Derivative spectrometry
Applicants
  • TERRAMERA, INC. [CA]/[CA]
Inventors
  • ROTHWELL, Austin Caulfield
Agents
  • MARLES, Jennifer A.
  • MCGRUDER, DAVID J.; ASH, CRAIG A.; BAILEY, THOMAS W.; KWOK, CHRISTINA S.; JONES, RONI M.; KONDOR, GEORGE F.; MANNING, GAVIN N.; RATTRAY, TODD A.; SUE, HILTON W.C.; TAKAGAWA, DAVID H.; BUONASSISI, ALEXANDER D.; WOOD, JAYDE L.; GARNER, NICHOLAS
Priority Data
63/127,81318.12.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEMS AND METHODS FOR HYPERSPECTRAL IMAGING OF PLANTS
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'IMAGERIE HYPERSPECTRALE DE PLANTES
Abstract
(EN) Systems and methods for hyperspectral imaging of plants are provided. Multispectral images of plants are transformed, e.g. by interpolation along a spectral axis, to generate hyperspectral images of plants. The transformation can be based on spectral bases formed from hyperspectral sample images including images of plant matter. Plant characteristics, such as plant health, may be predicted based on the hyperspectral image. Plant health may be predicted by comparing derivatives of reflectance values with respect to wavelength for a plant of a given image relative to a reference derivative based on a reference hyperspectral image. The derivatives may be compared by determining a regression loss.
(FR) L'invention concerne des systèmes et procédés d'imagerie hyperspectrale de plantes. Des images multispectrales de plantes sont transformées, par exemple par interpolation le long d'un axe spectral, afin de générer des images hyperspectrales de plantes. La transformation peut être fondée sur des bases spectrales formées à partir d'images hyperspectrales d'échantillon comprenant des images de matière végétale. Des caractéristiques de plante, telles que la santé des plantes, peuvent être prédites en fonction de l'image hyperspectrale. La santé des plantes peut être prédite par la comparaison de dérivés de valeurs de réflectance par rapport à la longueur d'onde pour une plante d'une image donnée par rapport à un dérivé de référence en fonction d'une image hyperspectrale de référence. Les dérivés peuvent être comparés par la détermination d'une perte de régression.
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