Early Detection of Soybean Plant Injury from Glyphosate by Measuring Chlorophyll Reflectance and Fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».