Bermudagrass Seasonal Responses to Nitrogen Fertilization and Irrigation Detected Using Optical Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate seasonal differences in bermudagrass response to N fertilization and irrigation by using optical sensing. A second objective was to determine if optical sensing could measure N status when the turf response to N was confounded by differences in moisture status. Bermudagrasses (Cynodon dactylon L.) ‘Rivera’ and ‘Yukon’ were managed under three irrigation treatments and six N treatments during the growing seasons in 2003 and 2004. Turf quality, normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GNDVI), red light reflectance in relation to near infrared reflectance (R/NIR), and green light reflectance in relation to near infrared reflectance (G/NIR) were measured. Bermudagrass demonstrated a noticeable third‐order polynomial seasonal trend in response to N and irrigation treatment, and this trend was characterized as early‐, peak‐, mid‐ and late‐season responses. Normalized difference vegetation index and GNDVI demonstrated a better relationship with turf quality and N status than R/NIR and G/NIR. A comparison among the four indices showed NDVI to be more closely correlated with irrigation, N fertilization, and turf quality. Minimum acceptable and target NDVI were developed by seasonal period based on visual turf quality assessment. It was also found that NDVI response to N fertilization was not strongly affected by irrigation treatment and could be used as an indicator of N status and need regardless of irrigation treatment.
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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 | 0,000 | 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 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 ».