Sensitivity Analysis of Chlorophyll Indices to Soil Optical Properties Using Ground-Reflectance Data
Notice bibliographique
Résumé
In precision agriculture, crop nitrogen status could be estimated based on the measurement of leaf chlorophyll content at specific stages of crop development. Over the last decade, several spectral chlorophyll indices have been developed to estimate chlorophyll content both at the leaf and the canopy level using hyperspectral remote sensing data and considering different crop types. For an accurate interpretation of chlorophyll indices derived from hyperspectral data, a "true" chlorophyll content value attributed only to the crop cover signal and free from any non-photosynthetic elements is required. However, in remote sensing, in spite of the correction and the standardization of the various radiometric distortions (topography, atmosphere, sensor drift, BRDF, etc.), the chlorophyll indices remain always sensitive to the artifacts caused by the soil optical properties particularly in an earlier stage of crop growth. This paper focuses on the evaluation and comparison of the sensitivity of several chlorophyll indices (PRI, NDPI, GNDVI, hNDVI, SIPI, SRPI, NPCI, PSSRa, PSNDa, OSAVI, CARI, MCARI and TCARI) to bare soil optical properties variation. In order to achieve the goal of this investigation, spectroradiometric measurements were acquired above 120 bare soil plots with various optical properties and selected from different agricultural lands. The results show that SIPI, SRPI, PSSRa, NDPI, NPCI and GNDVI indices have non- negligible RMSE related to the optical properties of bare soils, and will be very difficult to interpret at low leaf area index (LAI). The PSNDa, OSAVI and hNDVI show an RMSE less than 10%. However, this error remains significant. The PRI, CARI, MCARI and TCARI are basically not sensitive to changes in the soil optical properties (RMSE less than 2%) and permit a better estimation of chlorophyll content in sparse crop cover environment independently from the bare soil background.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».