Leaf Spectral Reflectance of Maize Seedlings and Its Relationship to Cold Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Increasing early‐season cold tolerance of maize (Zea mays L.) has the potential to lengthen its growing season, reduce its environmental impact, and enhance its yields. Cold‐ and warm‐grown plants differ for biomass accumulation and spectral reflectance, the latter caused by differences in leaf chlorophyll content, carotenoid content, or other chemical and morphological attributes. Here, we evaluate genetic leaf spectral reflectance diversity across 38 inbred and 14 hybrid maize genotypes grown in cold and control temperatures. Genotypes varied for spectral reflectance indices correlated with chlorophyll content and for an index correlated with the ratio of leaf carotenoids to chlorophylls. Genotypic differences greatly contributed to spectral reflectance variation across all visible wavelengths, with the greatest genetic variation between 500 and 600 nm and around 700 nm. Cold treatment effects were most significant across the same wavelengths. Spectral indices indicated lower chlorophyll and a higher carotenoid/chlorophyll level in cold‐exposed plants relative to control plants. Genotype × temperature interactions were small relative to genotype effects. Cold tolerance, measured as the ratio of dry matter accumulation in cold‐treated plants relative to control plants, varied among hybrids and inbreds. Correlations of cold tolerance with known spectral reflectance indices, reflectance first derivatives, and novel, normalized spectral indices were mostly low and occurred only in certain germplasm. One reflectance parameter, the reflectance curve slope at 828 nm, was consistently related to genotypic cold tolerance, even when measured on plants that had not been exposed to cold.
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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 | 0,000 | 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 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 ».