Effects of Plant Population Density and Intercropping with Soybean on the Fractal Dimension of Corn Plant Skeletal Images
Notice bibliographique
Résumé
Three‐year field experiments were conducted to determine whether the temporal pattern of fractal dimension (FD) for corn (Zea mays L.) plant structure is altered by plant population density (PPD) or intercropping with soybean [Glycine max. (L.) Merr.], and how changes in the FD are related to changes in other canopy characteristics. Plants in monocropped corn and intercropped corn–soybean plots were randomly sampled and labelled for later identification. Corn plant structure was photographed from the side that allowed the maximum appearance of details (perpendicular to the plane of developed leaves) and from two fixed sides (side 1: parallel to the row and side 2: perpendicular to the row). Images were scanned and skeletonized, as skeletal images provide acceptable information to estimate the FD of plant structure two‐dimensionally by the box‐counting method. Differences in the FD estimated from images taken perpendicular to the plane of developed leaves were not significant among competition treatments. An adjustment of corn plants to treatments, by changing the orientation of the plane of developed leaves with respect to the row, was observed. Based on overall FD means, competition treatments were ranked as: high > normal ≈ intercrop ≈ low for side 1 and intercrop > low ≈ normal > high for side 2. Leaf area index (LAI) and plant height had a positive correlation with FD. In contrast, light penetration had a negative correlation with FD. In conclusion, FD provides a meaningful and effective tool for quantifying corn plant structure, measuring the structural response to cultural practices, and modelling corn plant canopies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».