THE COMMERCIALIZATION OF REMOTE SENSING AND GIS FOR VINEYARD MANAGEMENT: A SIMPLE BUT POWERFUL APPLICATION OF CHANGE DETECTION
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing and GIS have been used for day-to-day vineyard management in a quasi-to-fully operational fashion in the Napa Valley area of California (Greater Napa, Sonoma, Lake and Mendocino Counties) and several other regions of the world for the past five to ten years. This paper reviews some of the key papers in the literature and describes the way in which the tools have been used in a fully operational environment. The focus is on their use as a special but simple case of change detection over time – both year to year and over a season. These applications have ranged from thermal sensing to identify areas prone to frost damage in the Niagara Region of Ontario, to the use of high resolution airborne imagery for viticulture research and management in the in the Napa Valley and Oregon wine regions of the United States and the Niagara Region of Canada. Monitoring changes over time has proven to be one of the most valuable contributions of remote sensing for vineyard management. Given the financially compelling reasons for using remote sensing in vineyard management in many regions of the world, the challenge in commercializing such services in other regions has been surprising.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».