Potential Discrimination of Toxic Industrial Chemical Effects on Poplar, Canola and Wheat, Detectable in Optical Wavelengths 400–2450 nm
Notice bibliographique
Résumé
This research examined the spectral response of poplar (Populus deltoides, Populus trichocarpa), wheat (Triticum aestivum), and canola (Brassica napus) leaves subjected to fumigation with gaseous phase toxic industrial chemical gases (TICs). The gases include ammonia (NH3), sulphur dioxide (SO2), hydrogen sulphide (H2S), chlorine (Cl2), and hydrogen cyanide (HCN). This study aimed to determine if: (1) vegetation subjected to TICs could be distinguished from background vegetation during varying growth stages and environmental stresses; and, (2) different TICs could be distinguished based on the spectral response of vegetation. The results showed that both environmental and TICs induced similar spectral features inherent to plants, which are related primarily to chlorophyll and water loss. These features include pigments in the visible and cellulose, lignin, lipids starches, and sugars in the SWIR. Although no specific spectral features could be tied to individual TICs an analysis of the data using vegetation indices showed that the TICs and environmental stresses result in diagnostic trends from healthy mature to highly stressed leaves. In addition combinations of specific indices could be used to distinguish the effects of NH3, SO2, Cl2and their effect from that of other treatments of the study. The continued goal for this research program is to develop a remote detection capability for hazardous events such as a toxic gas leak. Our findings at the leaf level suggest that damage can be detected within 48 hrs and should last for an extended period. Thus, the next experimental step is to test if the results shown here at the leaf level can also be detected with airborne and satellites systems.
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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) | 0,001 | 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 ».