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Phenotyping date palm varieties via leaflet cross-sectional imaging and artificial neural network application

  • Background True date palms (Phoenix dactylifera L.) are impressive trees and have served as an indispensable source of food for mankind in tropical and subtropical countries for centuries. The aim of this study is to differentiate date palm tree varieties by analysing leaflet cross sections with technical/optical methods and artificial neural networks (ANN). Results Fluorescence microscopy images of leaflet cross sections have been taken from a set of five date palm tree cultivars (Hewlat al Jouf, Khlas, Nabot Soltan, Shishi, Um Raheem). After features extraction from images, the obtained data have been fed in a multilayer perceptron ANN with backpropagation learning algorithm. Conclusions Overall, an accurate result in prediction and differentiation of date palm tree cultivars was achieved with average prediction in tenfold cross-validation is 89.1% and reached 100% in one of the best ANN.

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Verfasserangaben:Vladimir Arinkin, Ilya DigelORCiD, Dariusz Porst, Aysegül Temiz ArtmannORCiD, Gerhard ArtmannORCiD
DOI:https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-55
ISSN:1471-2105
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):BMC bioinformatics
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Erscheinungsjahr:2014
Datum der Publikation (Server):05.03.2014
Jahrgang:15
Ausgabe / Heft:55
Erste Seite:1
Letzte Seite:8
Link:https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-55
Zugriffsart:weltweit
Fachbereiche und Einrichtungen:FH Aachen / Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik
FH Aachen / IfB - Institut für Bioengineering
collections:Verlag / BioMed Central
Open Access / Gold