Early Prediction of Soybean Yield from Canopy Reflectance Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Correlations between plant canopy reflectance and aboveground biomass can possibly be used for early prediction of crop yield. Field experiments were conducted in 1998 and 1999 on two soil types to assess whether measurements of canopy reflectance at given stages of development could be used to discriminate high from low potential yields among genotypes with known differences in potential grain yield and whether a consistent relationship between yield and canopy reflectance could be used for screening and predicting soybean [ Glycine max (L.) Merr.] yield in a variety trial. A 3‐by‐42 factorial experiment, arranged in a randomized complete block design with three replications, was used on each soil type for both years. Three population densities (25, 50, and 75 seeds m −2 ) represented low, optimum, and high levels. Forty‐two historical varieties represented nearly six decades (1934–1992) of soybean yield improvement in Canada. Canopy reflectance was measured with a hand‐held multispectral radiometer on three sampling dates (approximately R2, R4, and R5 stages) for each site. Grain yield at harvest was measured. Soybean grain yield was highly positively correlated with canopy reflectance, expressed as normalized difference vegetation index (NDVI), at all sampling dates. Regression analyses showed a positive relationship between NDVI and grain yield, with R 2 up to 0.80 ( P < 0.01) and progressive improvement from R2 to R5 stages. Population density did not affect the yield–NDVI relationship at the development stages studied. Our data suggest that canopy reflectance measured nondestructively between R4 and R5 stages adequately discriminates high‐ from low‐yielding genotypes and provides a reliable, fast, repeatable indicator for screening and ranking soybean genotypes based on the relationship between NDVI and grain yield ( R 2 ranged from 0.44–0.80).
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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) | 0,000 | 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 ».