USING GPS, GIS AND AIRBORNE IMAGING TO UNDERSTAND NIAGARA TERROIR
Notice bibliographique
Résumé
Cette etude a demontre que la teledetection utilisant l'imagerie aerienne multispectrale de haute definition peut etre employee pour identifier des differences utiles dans un vignoble. Des donnees au sol pour la composition de baies de Riesling pour les millesimes 2006 a 2008 ont montre qu'il y avait des differences significatives entre six parcelles composant un site de 10 hectares a Thirty Bench Vineyards (Beamsville, Ontario) et que la subdivision de certains de ces blocs en des zones a vigueur basse ou elevee etait appropriee. La division intra-parcellaire en trois zones a statut hydrique de la vigne different s'est egalement averee appropriee. Les valeurs pour un indice de vegetation, le NDVI vert, calcule a partir des donnees de reflexion du feuillage mesurees au sol a l'aide d'un spectrometre, ont montre une correspondance avec le modele des valeurs calculees a partir des images aeriennes multispectrales de haute definition pour le meme indice. Celui-ci est bien correle avec des mesures quantitatives de la vigne telles que le rendement et la vigueur, aussi bien qu'avec le potentiel hydrique foliaire et l'humidite de sol. Bien que les correlations des indices de vegetation avec des variables de composition des baies et du vin n'aient pas ete aussi fortes qu'avec la performance de la vigne, les valeurs pour le REIP, un autre indice de vegetation, ont pu etre utilisees pour prevoir les secteurs du vignoble ou l'on a observe des concentrations elevees en monoterpenes potentiels. L'etude du meme vignoble durant les millesimes 2007 et 2008 a permis de verifier les modeles de variabilite entre les parcelles et les zones intra-parcellaire. Par consequent, la variabilite spatiale a ete stable dans le temps, et les relations entre les donnees de reflexion du feuillage mesurees par teledetection et toutes les donnees mesurees au sol sont restees les memes. Nous pouvons donc conclure que l'imagerie aerienne pourrait etre employee sur un vignoble pour l'aide a la selection et a la determination de zones pour la production de petits lots de vin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».