Mapping Cabernet Franc vineyards by unmanned aerial vehicles (UAVs) for variability in vegetation indices, water status, and virus titer
Notice bibliographique
Résumé
The hypothesis of this research was that the maps based on remotely-sensed images would create zones of different vigor, yield, water status, winter hardiness and berry composition and the wines from the unique zones would show different chemical and sensorial profiles. A second hypothesis was that titer of grapevine leafroll-associated virus (GLRaV) could be correlated spatially to NDVI and other spectral indices. To determine zonation, unmanned aerial vehicles (UAVs) with multispectral and thermal sensors were flown over six Cabernet Franc vineyard blocks in Ontario, Canada. Zonation was based on NDVI values, and spatial correlations were examined between the NDVI and leaf water potential (Ψ), soil water content (SWC), stomatal conductance (g s ), winter hardiness (LT 50 ), vine size, yield, and berry composition. Additional NDVI data were acquired using GreenSeeker (proximal sensing), and both NDVI data sets produced maps of similar configuration. Several direct correlations were found between UAV-based NDVI and vine size, berry weight, yield, titratable acidity, SWC, leaf Ψ, g s , and NDVI from GreenSeeker. Inverse correlations included thermal data, Brix, color/ anthocyanins/ phenols, and LT 50 . The pattern of UAV-based NDVI and other variables corresponded to the PCA results. Thermal scan and GreenSeeker were useful tools for mapping variability in water status, yield components, and berry composition. In 2016, zoned maps were created based on UAV NDVI data, and grapes were harvested according to the separate zones. Additionally, spatial correlations between GLRaV titer and NDVI were observed. Use of UAVs may be able to delineate zones of differing vine size, yield components, and berry composition, as well as areas of different virus status and winter hardiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».