Potential Use of Digital Photographic Technique to Examine Wild Blueberry Ripening in Relation to Time of Harvest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Northeastern North America is the world’s leading producer of wild blueberry. Ripening of wild blueberry is the leading factor for fruit quality. Currently, there are no protocols available for the farming community related to wild blueberry fruit ripening and maturity. A nondestructive, rapid, and reliable digital photography technique could be used to examine the ripening of wild blueberries for appropriate harvesting time. Two wild blueberry fields were selected to examine the berry ripening levels using digital photographic techniques at different time of harvest (early, middle, and late seasons). The fields were divided into four blocks and each block was further divided into three classes of times of harvest. Fruit images from each block were acquired and processed to count blue pixels from each image. A significant correlation was found between percentage of blue pixels and actual fruit yield in Field A (R2 = 0.96; P < 0.001) and Field B (R2 = 0.97; P < 0.001). The results also indicated that the effect of time of harvest on fruit yield was significant and fruit yield increased gradually during early harvesting, reached maximum during mid-season, and then started to decrease in late harvesting. Results indicated that 90% of green-berries had turned blue at the end of middle season compared to early season (58%). Based on the results of this study, optical analysis could help to keep fruit quality by optimizing appropriate harvesting time of wild blueberries. It is also suggested that the optimum time to harvest wild blueberries is middle season to ensure high fruit yield and quality. Keywords: Blue pixels, Fruit yield, Harvesting season, Wild blueberry.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».