Canopy-Level Photochemical Reflectance Index from Hyperspectral Remote Sensing and Leaf-Level Non-Photochemical Quenching as Early Indicators of Water Stress in Maize
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we evaluated the effectiveness of photochemical reflectance index (PRI) and non-photochemical quenching (NPQ) for assessing water stress in maize for the purpose of developing remote sensing techniques for monitoring water deficits in crops. Leaf-level chlorophyll fluorescence and canopy-level PRI were measured concurrently over a maize field with five different irrigation treatments, ranging from 20% to 90% of the field capacity (FC). Significant correlations were found between leaf-level NPQ (NPQleaf) and the ratio of chlorophyll to carotenoid content (Chl/Car) (R2 = 0.71, p < 0.01) and between NPQleaf and the actual photochemical efficiency of photosystem II (ΔF/Fm′) (R2 = 0.81, p < 0.005). At the early growing stage, both canopy-level PRI and NPQleaf are good indicators of water stress (R2 = 0.65 and p < 0.05; R2 = 0.63 and p < 0.05, respectively). For assessment of extreme water stress on plant growth, a relationship is also established between the quantum yield of photochemistry in PSII (ΦP) and the quantum yield of fluorescence (ΦF) as determined from photochemical quenching (PQ) and non-photochemical quenching (NPQleaf) of excitation energy at different water stress levels. These results would be helpful in monitoring soil water stress on crops at large scales using remote sensing techniques.
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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 | 0,000 | 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 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 ».