An Automated Cost-effective System for Real-time Slope Mapping in Commercial Wild Blueberry Fields
Notice bibliographique
Résumé
The development of site-specific agriculture has increased the need for knowledge regarding within-field variability in factors such as soil/plant characteristics and topography that influence wild blueberry ( Vaccinium angustifolium ) production. Surface soil properties are the first type of information most frequently used by blueberry producers in developing management plans. Topographic features are not yet routinely used to guide within-field management. The majority of blueberry fields in eastern Canada have gentle to severe topography. An automated slope measurement and mapping system (SMMS) consisting of low-cost accelerometers used as tilt sensors, differential global positioning system (DGPS), and laptop and custom software was developed. The SMMS was mounted on an all-terrain vehicle for real-time slope measurement and mapping. Six commercial wild blueberry fields were surveyed in central Nova Scotia to evaluate the performance of SMMS. The automatically sensed slopes (SS) were also compared with manually measured slopes (MS) at 20 randomly selected points in each field to examine the accuracy of SMMS. The SMMS measured slope reliably in the selected fields with root mean square error ranging from 0.12 to 0.56 degrees and correlations of SS with MS of R 2 = 0.95 to 0.99. The selected fields had substantial variation in slope (ranging from 0.8 to 31.0 degrees). Therefore, the use of low-cost and reliable accelerometers with a DGPS is a better option than expensive real-time kinematic DGPS for developing cost-effective SMMS to quantify and map slopes (real-time) for planning site-specific management practices in commercial fields. The SS maps or real-time SMMS could also be used to adjust vehicle speed at particularly steep slopes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».