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Enregistrement W2772052982 · doi:10.1109/jstars.2017.2773625

Retrieving Leaf and Canopy Water Content of Winter Wheat Using Vegetation Water Indices

2017· article· en· W2772052982 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHigher Education Discipline Innovation Project
Mots-clésCanopyEnvironmental scienceRemote sensingVegetation (pathology)Water contentMathematicsLeaf area indexWinter wheatReflectivityAgronomyBotanyPhysicsBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (C <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">w, C</sub> ) 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) (R <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> = 0.68, RMSE <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">cv</sub> = 0.148 kg·m <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-2</sup> , and n = 463). The estimated C <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">w, C</sub> at the jointing stage was significantly correlated with grain yield. A map of C <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">w, C</sub> was 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,198 · 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