Discrimination of Corn from Monocotyledonous Weeds with Ultraviolet (UV) Induced Fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
In production agriculture, savings in herbicides can be achieved if weeds can be discriminated from crop, allowing the targeting of weed control to weed-infested areas only. Previous studies demonstrated the potential of ultraviolet (UV) induced fluorescence to discriminate corn from weeds and recently, robust models have been obtained for the discrimination between monocots (including corn) and dicots. Here, we developed a new approach to achieve robust discrimination of monocot weeds from corn. To this end, four corn hybrids (Elite 60T05, Monsanto DKC 26-78, Pioneer 39Y85 (RR), and Syngenta N2555 (Bt, LL)) and four monocot weeds (Digitaria ischaemum (Schreb.) I, Echinochloa crus-galli (L.) Beauv., Panicum capillare (L.), and Setaria glauca (L.) Beauv.) were grown either in a greenhouse or in a growth cabinet and UV (327 nm) induced fluorescence spectra (400 to 755 nm) were measured under controlled or uncontrolled ambient light intensity and temperature. This resulted in three contrasting data sets suitable for testing the robustness of discrimination models. In the blue-green region (400 to 550 nm), the shape of the spectra did not contain any useful information for discrimination. Therefore, the integral of the blue-green region (415 to 455 nm) was used as a normalizing factor for the red fluorescence intensity (670 to 755 nm). The shape of the normalized red fluorescence spectra did not contribute to the discrimination and in the end, only the integral of the normalized red fluorescence intensity was left as a single discriminant variable. Applying a threshold on this variable minimizing the classification error resulted in calibration errors ranging from 14.2% to 15.8%, but this threshold varied largely between data sets. Therefore, to achieve robustness, a model calibration scheme was developed based on the collection of a calibration data set from 75 corn plants. From this set, a new threshold can be estimated as the 85% quantile on the cumulative frequency curve of the integral of the normalized red fluorescence. With this approach the classification error was nearly constant (16.0% to 18.5%), thereby indicating the potential of UV-induced fluorescence to reliably discriminate corn from monocot weeds.
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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 ».