Application of narrow-band digital camera imagery to plantation canopy condition assessment
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring forest plantations remain in optimum health and condition is critical to minimizing adverse losses in productivity. A health monitoring program capable of accurately assessing the extent and severity of symptoms of canopy strain could permit forest managers to take a proactive course of action to minimize losses in productivity and tree mortality. Across a range of factors associated with tree stress and defoliation (a fungal pathogen Sphaeropsis sapinea, low soil nitrogen (N) availability, and an aphid Essigella californica), we compared field-based observations of canopy condition with coincident imagery obtained in September 2002 and 2003 from digital camera technology fitted with selected narrow-band (10 nm) spectral interference filters. From these wavelengths a number of chlorophyll and red-edge spectral indices were derived at 50 cm spatial resolution. In the case of S. sapinea where infection is significant and results in necrotic breakdown of needle tissue, the slope of the upper red-edge was the variable most highly correlated with crown attributes (r2 = 0.76 and 0.88 for the 2 years), with an independent classification accuracy of over 90%. Feeding by E. californica is commonly associated with needle chlorosis and defoliation and was predicted at a lower level of accuracy with a simple chlorophyll index (67% overall accuracy). The results indicate that narrow-band digital camera imagery can be used to derive indices of chlorophyll sensitivity and red-edge wavelengths. Comparison of predictions over a 2 year period indicate that the red-edge-based indicators can detect differences in canopy condition and that these relationships appear robust. The results indicate the chlorophyll-based indices were less robust through time, possibly due to interactions with needle defoliation.
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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 | 0,001 | 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 ».