Application of hyperspectral remote sensing in stress detection and crop growth modeling in corn fields
Notice bibliographique
Résumé
This study used hyperspectral data to determine nitrogen, weed, and water stresses in a corn (Zea mays L.) field in southwestern Quebec, and incorporated these data in crop growth models for better crop growth simulation under stressful conditions. In 2000, aerial hyperspectral images (72 wavebands, ranging from 407 to 949 nm) were acquired, and analyzed using a stepwise approach to identify wavebands useful in detecting weed and nitrogen stresses. Discriminant analysis (DA) was used to classify different weed and nitrogen treatments and their combinations. This analysis showed greater classification accuracy (nearly 75%) than those obtained with artificial neural networks (58%) or decision tree algorithms (60%), at the initial growth stages, the time when remedial actions are most needed to alleviate weed and nitrogen stresses. To explore the possibility of improving nitrogen stress detection in corn in the presence of a confounding water stress, ground-based 2151 narrow-waveband reflectance values (350 to 2500 nm), were collected in 2002. Using DA with the chosen subset of narrow-wavebands, a classification accuracy of greater than 95% was obtained. For crop growth monitoring, the STICS model was evaluated for yield and biomass estimation in cornfields under different stressful growth conditions using the data collected from 2000 to 2002. Measured yield, biomass, and leaf area index (LAI) were used for both calibration and validation of the model. High correlation coefficients between the measured and estimated grain yield (0.96), biomass (0.98), and LAI (0.93) indicated that the model has good potential in the simulation of corn growth. The model was also linked with LAI values estimated from the hyperspectral observations using the Support Vector Machines technique. Coupling STICS with remote sensing resulted in an overall improvement in the simulation of corn yield (6.3%) and biomass (3.7%). A new approach was developed to apply crop growth models for yield estimation in weedy areas. The proposed method first corrects the measured/estimated LAI values in weed infested fields for weed effect, and then uses the corrected LAI values as input to the crop growth model. The results showed that the crop yield and biomass predictions were correctly simulated by this method.* *This dissertation is a compound document (contains both a paper copy and a CD as part of the dissertation).
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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) | 0,000 | 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 ».