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Enregistrement W2767001115 · doi:10.5539/jas.v9n11p220

Characterisation of the Spectral-Temporal Pattern of the Crambe Crop Using Hyperspectral Sensors

2017· article· en· W2767001115 sur OpenAlexvenueno aff
Octávio Henrique Viana, Erivelto Mercante, Henrique Felipetto, Douglas Kusminski, Helmuth Guilherme Bleil

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual do Oeste do ParanáConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPhenologyCropNormalized Difference Vegetation IndexHyperspectral imagingCrambeEnvironmental scienceAgronomyBiologyBiomass (ecology)Vegetation (pathology)SeedlingRemote sensingVegetative reproductionHorticultureBotanyLeaf area indexGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crambe is an oleaginous plant mainly cultivated in Brazil due to its oil characteristics that provide stability to oxidation, qualifying it for the use in a variety of products. Understanding the spectral-temporal pattern of the crambe crop is important to identify and quantify already cultivated areas via remote sensing. This study spectrally characterised the plant, seeking to relate the spectral pattern to the phenological stages of the crop throughout its development. The spectral information was obtained by passive terrestrial sensors in two harvests, thus generating a spectral-temporal pattern and the crambe temporal profile through the vegetation indices NDVI and SAVI. During the phenological stages of the seedling and the beginning of the vegetative growth, the red spectral band showed higher values of reflectance; this occurred because the crop had not yet completely covered the soil. Stages at the end of the vegetative growth and the beginning of the flowering, there was a higher reflectance in the near infrared and a lower reflectance in the mid-infrared. For the granulation and maturation stages, the reflectance in the mean and near infrared reduced due to leaf senescence and loss of cellular water content. The NDVI and SAVI temporal profiles demonstrate linear growth up to the vegetative peak, which occurs between the end of the phenological stage of the vegetative growth and the beginning of the flowering and highest amount of green biomass. At the beginning of grain formation and filling, yellowing of leaves and senescence, granulation and maturation stages, the values reduced.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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