MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993192512 · doi:10.1071/bt04129

A comparison of field-based and modelled reflectance spectra from damaged Pinus radiata foliage

2005· article· en· W1993192512 sur OpenAlexaff
Nicholas C. Coops, Christine Stone

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensWestern Forest Products
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPinus radiataSpectroradiometerRadiataChlorophyllCrown (dentistry)ReflectivityBiologyWater contentBotanyHorticultureVignaMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate and cost-effective monitoring of the health and condition of Australian Pinus radiata D.Don plantations is crucial to predicting the impact of damaging agents on wood yield and, where appropriate, targeting timely intervention. Stressful agents can induce changes in the biochemical, physiological and structural integrity of pine needles and subsequently reduce tree growth and ultimately cause plant death. Three important stressful agents occurring within Australian P. radiata plantations are the aphid Essigella californica, soil nitrogen deficiency and Sphaeropsis sapinea, a fungal pathogen. Within a study site in southern New South Wales, needles were sampled from crowns exhibiting key symptoms at three levels of crown severity. Needle level spectra were measured with a field spectroradiometer and foliage samples taken to extract needle chlorophyll a and b and to determine needle moisture content. A radiative transfer model (LIBERTY) was also used to estimate theoretical needle reflectance, given changes in two of its five input parameters (needle chlorophyll and moisture content). Two specific questions were posed. First, given that most spectral indices are based on a reference or stable wavelength as well as sensitive wavelengths, what is the most effective suite of stable wavelengths for predicting of needle chlorophyll and moisture? Second, which published spectral indices best discriminated the three categories of crown-damage severity for each damaging agent? Analysis of needle samples indicated that the needles affected by E. californica were the least chlorotic compared with the other damaging agents. For all damaging agents, needles showed an increase in reflectance with a lowering of chlorophyll content in the visible region (400–700 nm), associated with increasing severity. Changes in the shape of the spectral curve in the red-edge region of the electromagnetic spectrum were minor for E. californica-affected and nitrogen-deficient needles; however, changes were significant when comparing the S. sapinea severity classes. Correlations with published vegetation indices indicated that needle chlorophyll content was most highly correlated with a number of the recently proposed indices, including the structurally insensitive simple ratio. In general, the best results were obtained with 705 nm as the chlorophyll sensitive wavelength and either 750 or 445 nm as the insensitive wavelengths to account for needle reflectance and surface properties. By varying two of the input parameters of the LIBERTY model, the estimated spectra generally matched the trends and magnitude of actual spectra. This suggests that the application of radiative transfer models, correctly parameterised, can provide important information when estimating discrimination categories of needle damage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations66
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian Journal of BotanyMême sujetRemote Sensing in AgricultureTravaux en français237 207