Sensing of Crop Nitrogen Status: Opportunities, Tools, Limitations, and Supporting Information Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing nitrogen (N) sufficiency in crops is used to help insure more effective management of N fertilizer application, and several indicators have been proposed to this end. The N nutrition index (NNI) offers a reliable measurement, but it is relatively difficult to determine. This index is based on the relationship between plant tissue N concentration and the biomass of the plant's aerial parts. However, a good estimate of the NNI should be obtained by nondestructive methods that can be carried out quickly. Although dependent on sites, chlorophyll meter (CM) measurements have been correlated with the NNI in corn ( Zea mays ). Since chlorophyll can be estimated through remote sensing, the possibility of quickly obtaining measurements for large surface areas points to practical applications for precision agriculture. When combined with the mapping of soil properties such as apparent electrical conductivity (EC), elevation and slope, such chlorophyll measurements make it possible to derive N fertilization recommendations by taking into account natural variations in the soil. Recently, an instrument called the Dualex (FORCE-A, Orsay, France) is marketed, which uses measurement methods based on the fluorescent properties of plant tissues. It is similar to the CM in terms of its operating principle but it measures polyphenolics (Phen), compounds that accumulate in the epidermis of leaves under N stress. Epidermal transmittance to ultraviolet light is assessed by the fluorescence excitation ratio F(ultraviolet)/F(REF), where F(ultraviolet) is the fluorescence excitation detected following ultraviolet excitation, and F(REF) is the fluorescence detected on excitation at a reference wavelength, not absorbed by the epidermis. Although the Dualex generally did not identify more differences among treatments than the CM in our studies on wheat ( Triticum aestivum ), corn, and broccoli ( Brassica oleracea ssp. italica ), combining the two measurements in a chlorophyll/Phen ratio improved the relationships with crop N nutrition status appreciably. This ratio can also be estimated by remote sensing techniques. The NNI on its own does not constitute an economically optimal recommendation for N fertilizer [economically optimal N rate (EONR)]. The EONR is the N rate at which profit is greatest. Work is currently being done to use overfertilized reference plots for this purpose and to permit an improved correlation between the indicator (NNI or chlorophyll) and EONR.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».