Characterization of nitrogen and water status in oat leaves using optical sensing approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optical sensing is a potential tool to estimate plant N status, but soil water deficits may interefere with forming a clear relationship. A greenhouse study was conducted with oat plants treated with three water regimes and four N levels to determine whether optical sensing could be used to estimate leaf N and relative water content (RWC). RESULTS: Leaf N was strongly correlated with reflectance at 550 nm and at around 705 nm, and N treatments caused a red-edge peak shift to lower wavelength. The ratio of the first derivative reflectance at 741-696 nm (FDRE) was identified to be a good estimator of leaf N at jointing (R(2) = 0.90) and heading (R(2) = 0.86) stages across water treatments. Leaf N also had a stronger association with the red-edge position (REP) at both stages (R(2) = 0.83 and 0.78), or with the ratio R4 (R760/R550) at jointing (R(2) = 0.88), than with chlorophyll meter (SPAD) readings. Under water stress, the predictive accuracy of leaf N increased with these reflectance indices, but decreased using SPAD readings. CONCLUSION: The results indicate that specific reflectance indices of FDRE, REP and R4 may be used for a rapid and non-destructive estimation of oat plant N status over a range of water regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».