Use of hyperspectral remote sensing to estimate the gross photosynthesis of agricultural fields
Notice bibliographique
Résumé
Optimization of crop growth and yield is achieved through the use of effective management practices. However, transient weather conditions will modify crop growth and yield. To assess crop development it is therefore essential to understand the current crop ecophysiological status. Such information can be monitored continuously using micrometeorological instrumented towers over agricultural surfaces. The spatial coverage of this approach is limited to the upwind area contributing to the flux. Remote sensing becomes key in deriving carbon exchanges and crop vigour over larger spatial areas. Derived from ground-based hyperspectral reflectance measurements from five growing seasons, a relationship between the eddy covariance estimates of gross photosynthesis and the product of the standardized photochemical reflectance index and the integrated modified triangular index was expanded to the field scale through the use of Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) data for corn and wheat over two consecutive seasons in the same field. Imagery-derived maps of gross photosynthesis successfully identified areas of potential stress that were known to be correlated with lower yield. Results were further verified using an independent flux dataset. This approach, modified from previous attempts in natural ecosystems, offers additional promise for managed systems.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».