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Enregistrement W1989805252 · doi:10.5539/jas.v4n5p117

Early Detection of Soybean Plant Injury from Glyphosate by Measuring Chlorophyll Reflectance and Fluorescence

2012· article· en· W1989805252 sur OpenAlexvenueno aff
Yanbo Huang, Steven J. Thomson, William T. Molin, Krishna N. Reddy, Haibo Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorometerGlyphosateChlorophyll fluorescenceChlorophyllSpectroradiometerAgronomyCropHorticultureEnvironmental scienceChemistryReflectivityBiologyFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early detection of crop injury from off-target drift of herbicide is critical in crop production. Subtle changes in canopy reflectance could present useful information to detect the onset of crop stress. This study was conducted in a greenhouse to evaluate a portable spectroradiometer and a portable chlorophyll fluorometer for the detection of crop injury caused by glyphosate spray. Non-glyphosate resistant soybean (Glycine max L. Merr.) plants were sprayed with glyphosate using a pneumatic track sprayer in a spray chamber. Four plants received a rate of 0.86 kg ae/ha glyphosate and four plants received 0.086 kg ae/ha. Additional four non-sprayed plants were used as controls. After the glyphosate spray, the chlorophyll reflectance of the plants was measured with the spectroradiometer at 4, 24, 48, and 72 hours to determine the plant response to herbicide. Simultaneously, fluorescence induction kinetics of the crop under stress was measured with the portable chlorophyll fluorometer. Results of the statistical mean separation indicated that the plant chlorophyll reflectance measurement could be used to differentiate crop stress from glyphosate at 24 hours after spray among treatments and to identify the effect of herbicide at 24 hours after spray in each treatment. Moreover, linear discriminant analysis with the reflectance data showed that the crop stress of the soybean plants from glyphosate could be identified at 24 hours or more post application. Results of the statistical mean separation also indicated that use of plant chlorophyll fluorescence measurement could not differentiate crop stress until 48 hours after spray among treatments while it could identify the effect of herbicide 24 hours after spray in each treatment. These findings demonstrate that chlorophyll reflectance and fluorescence measurements both could be used for early detection of crop stress.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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