Retrieving Leaf and Canopy Water Content of Winter Wheat Using Vegetation Water Indices
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the capability of spectral indices for estimating winter wheat leaf and canopy water content using radiative transfer modeling and field measurements. An irrigation treatment experiment was conducted to investigate response of crop growth to water supply in 2014 and 2015. Plant sampling and canopy spectral reflectance were measured in the two growing seasons. The main goal was to evaluate the potential of selected spectral indices formulated with the Sentinel-2 bands for winter wheat water status assessment. A global sensitivity analysis using reflectance simulated by the PROSPECT-5 and SAILH models showed that leaf water contributed the most to the variation of spectral water indices derived from leaf reflectance but had reduced contribution when the indices were derived from canopy reflectance. Correlation between canopy water content (Cw, C) and canopy spectral water indices was significant, although it was impacted by canopy structural descriptors such as the leaf inclination angle and the leaf area index. Satisfactory estimation of w, C could be achieved using the normalized difference water index (NDWI) (R2= 0.68, RMSEcv= 0.148 kg·m-2, and n = 463). The estimated Cw, Cat the jointing stage was significantly correlated with grain yield. A map of Cw, Cwas generated from Sentinel-2 image acquired on March 30, 2016, showing spatial variation of winter wheat canopy water status comparable with the drought indicators reported by the Meteorological Bureau at the regional scale. It also showed variations at the field scale. Hence, there is a great potential to use the NDWI derived from Sentinel-2 data for detecting crop response to water stress and provide support to irrigation decision.
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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 | 0,001 |
| 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 ».