Estimating canola (<i>Brassica napus</i> L.) yield potential using an active optical sensor
Notice bibliographique
Résumé
Active optical sensors have potential as tools to increase N fertilizer use efficiency in crop production; however, empirical data are required to utilize the sensors for this purpose. Data were compiled from N fertilizer trials at five Canadian locations (2004-2007) to determine the feasibility of using optical sensors during the growing season to estimate the seed yield potential of canola (Brassica napus). The normalized difference vegetation index (NDVI) of each plot in each trial was measured using a hand-held optical sensor several times each season. The NDVI between the six-leaf stage and the beginning of flowering was divided by one of several different heat unit summations to normalize the measurements, and data were combined across locations. Linear and exponential regression analyses were completed for canola seed yield as a function of both the original and normalized NDVI measurements. When data from all locations were combined, NDVI was significantly correlated with canola seed yield (R 2 = 0.35; P < 0.001) and normalizing NDVI did not improve the correlation. Categorizing the locations by soil zone (Brown-Dark Brown and thin-Black-Black) and completing separate regression analyses for each group increased the correlation coefficients for NDVI and seed yield (R 2 = 0.36-0.43). Furthermore, dividing NDVI by the heat unit summations generally improved the correlation when the data were categorized by soil zone. The largest correlation coefficient occurred when NDVI was divided by growing degree days with a base temperature of 5°C (R 2 = 0.53-0.67). Our results show that optical sensors can be used to estimate canola yield potential early enough in the growing season to have potential as an N management tool.Key words: Normalized difference vegetation index, agriculture, precision, nitrogen use efficiency
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».