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Enregistrement W2346590743 · doi:10.1117/12.2223758

On the detection and monitoring of reduced water content in plants using spectral responses in the visible domain

2016· article· en· W2346590743 sur OpenAlexaff
Gladimir V. G. Baranoski, Spencer Van Leeuwen, Tenn F. Chen

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomain (mathematical analysis)Content (measure theory)Computer scienceWater contentFrequency domainRemote sensingEnvironmental scienceBiological systemMathematicsEngineeringComputer visionBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water status of cultivated plants can have a significant impact not only on food production, but also on the appropriate usage of increasingly scarce freshwater supplies. Accordingly, the cost-effective detection and monitoring of changes in their water content are longstanding remote sensing goals. Existing procedures employed to achieve these goals are largely based on the spectral responses of plant leaves in the infrared domain where the light absorption within the foliar tissues is dominated by water. Recently, it has been suggested that such procedures could be implemented using spectral responses, more specifically spectral subsurface reflectance to transmittance ratios, obtained in the visible domain. The basis for this proposition resides on the premise that a reduced water content (RWC) can result in histological changes whose effects on the foliar optical properties may not be limited to the infrared domain. However, the experiments leading to this proposition were performed on detached leaves, which were not influenced by the whole plant’s adaptation mechanisms to water stress. In this work, we investigate whether the spectral responses of living plant leaves in the visible domain can lead to reliable RWC estimations. We employ measured biophysical data and predictive light transport simulations in order to extend qualitatively and quantitatively the scope of previous studies in this area. Our findings indicate that the living specimens’ physiological responses to water stress should be taken into account in the design of new procedures for the cost-effective RWC estimation using visible subsurface reflectance to transmittance ratios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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