In-season estimation of grain sorghum yield potential using a hand-held optical sensor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensor based nitrogen (N) management technology has helped to improve fertilizer recommendations for various crops. The objective of this study was to estimate the in-season yield potential (YP0) of grain sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) using a hand held optical sensor. This experiment was conducted with four levels of N (50, 100, 150 and 200 kg ha−1) and three application timing (Preplant, topdress and split) arranged in a randomized complete block design with three replications at three locations, in Oklahoma in 2004 and 2005. Sensor readings were taken using red (650 ± 10 nm) and green (550 ± 12.5 nm) sensors at sorghum growth stages 2, 3, 5, 6 and 7. Results from statistical analysis have shown that 75 and 77% of the variation in sorghum grain yield was explained by red and green Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), respectively at growth stage 3. Similarly, grain N content was correlated to both green and red (coefficient of determination, r2 = 0.61) NDVI readings at growth stage 3. In-season estimated yield (INSEY) derived from green NDVI was also found correlated with final grain yield (r2 = 0.71). The results of this experiment suggest that INSEY can be used as a tool to predict mid-season sorghum grain yield potential at sorghum growth stage 3.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle