Row orientation and viewing geometry effects on row-structured vine crops for chlorophyll content estimation
Notice bibliographique
Résumé
Methods for chlorophyll a + b (Cab) estimation in row-structured crops that account for row orientation and sun geometry are presented in this research. Airborne campaigns provided imagery over a total of 72 study sites from 14 Vitis vinifera L. fields with the Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral sensor in different sun geometries and a wide range of row orientations. Two different CASI acquisition modes were used, comprising 1 and 4 m spatial resolutions with 8 and 72 bands, respectively, in the visible and near-infrared spectral regions. Airborne campaigns were acquired over the same sites in the morning and in the afternoon to assess the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) effects on the imagery owing to the different fractions of shadow as a function of the sun viewing geometries and the row orientation. Narrow-band indices sensitive to chlorophyll content (TCARI/OSAVI (transformed chlorophyll absorption in reflectance index / optimized soil-adjusted vegetation index)) and canopy structure (normalized difference vegetation index (NDVI)) were calculated from the CASI imagery. The effects on the canopy reflectance of different sun viewing geometries and row orientation were studied through a modelling approach. The validity of narrow-band indices for Cab content estimation at the canopy level was assessed using an upscaling approach with the Markov-chain canopy reflectance model (MCRM), with additions to simulate the row crop structure (rowMCRM) to account for the effects of vineyard structure, vine dimensions, row orientation, and soil and shadow effects on the canopy reflectance. Several predictive algorithms were tested in this study to explore the importance of row orientation and viewing geometry of row-structured crops. New predictive relationships were developed with the rowMCRM model between Cab and TCARI/OSAVI as a function of structural properties of the canopy, taking into account diurnal variations in the viewing geometry and row orientation. One of these new predictive algorithms for Cab content estimation, valid for a typical range of viewing geometries and row orientations, was successfully applied to the 72 study areas, yielding an RMSE in leaf chlorophyll content estimation of 10.2 and 10.6 µg·cm−2 for morning and afternoon sun geometries, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».