An operational fluorescence system for crop assessment
Notice bibliographique
Résumé
The development of precision farming requires new tools for plant nutritional stress monitoring. An operational fluorescence system has been designed for vegetation status mapping and stress detection at plant and field scale. The instrument gives relative values of fluorescence at different wavelengths induced by the two-excitation sources. Lightinduced fluorescence has demonstrated successful crop health monitoring and plant nutritional stress detection capabilities. The spectral response of the plants has first been measured with an hyperspectral imager using laser-induced fluorescence. A tabletop imaging fluorometer based on flash lamp technology has also been designed to study the spatial distribution of fluorescence on plant leaves. For field based non-imaging system, LED technology is used as light source to induce fluorescence of the plant. The operational fluorescence system is based on ultraviolet and blue LED to induce fluorescence. Four narrow fluorescence bands centered on 440, 520, 690 and 740nm are detected. The instrument design includes a modular approach for light source and detector. It can accommodate as many as four different light sources and six bands of fluorescence detection. As part of the design for field application, the instrument is compatible with a mobile platform equipped with a GPS and data acquisition system. The current system developed by Telops/GAAP is configured for potato crops fluorescence measurement but can easily be adapted for other crops. This new instrument offers an effective and affordable solution for precision farming.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,008 |
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 ».