Spatial Pattern of Weeds Based on Multispecies Infestation Maps Created by Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Weeds are often spatially aggregated in maize fields, and the level of aggregation varies across and within fields. Several annual weed species are present in maize fields before postemergence herbicide application, and herbicides applied will control several species at a time. The goal of this study was to assess the spatial distribution of multispecies weed infestation in maize fields. Ground-based imagery was used to map weed infestations in rain-fed maize fields. Image segmentation was used to extract weed cover information from geocoded images, and an expert-based threshold of 0.102% weed cover was used to generate maps of weed presence/absence. From 19 site-years, 13 (68%) demonstrated a random spatial distribution, whereas six site-years demonstrated an aggregated spatial pattern of either monocotyledons, dicotyledons, or both groups. The results of this study indicated that monocotyledonous and dicotyledonous weed groups were not spatially segregated, but discriminating these weed groups slightly increased the chances of detecting an aggregated pattern. It was concluded that weeds were not always spatially aggregated in maize fields. These findings emphasize the need for techniques allowing the assessment of weed aggregation prior to conducting site-specific weed management.
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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 ».