Detecting advanced stages of winter wheat yellow rust and aphid infection using RapidEye data in North China Plain
Notice bibliographique
Résumé
Yellow rust (Puccinia striiformis f. sp. Tritici) and aphid (Sitobion avenae F.) are two major biotic factors threatening winter wheat growth in the main growing region in northern China. The goal of this study was to develop a remote sensing based approach to reliably detect and discriminate yellow rust and aphid infection. The study was conducted in the North China Plain in 2017 based on RapidEye satellite images using three supervised classification algorithms, the maximum-likelihood classifier, the support vector machine, and the random forest. An overall accuracy of above 60% for aphid and above 70% for yellow rust can be achieved using a single image (May 7 or 10, 2017) with any of the three algorithms. With multi-temporal images, the overall accuracies both increased for aphid and yellow rust (above 70% and above 78%). Using the image acquired on 23 May 2017, joint infections by yellow rust and aphid can be detected with satisfaction (>73% overall accuracy), although confusion exists between the two infections. This study demonstrates that winter wheat disease/pest infection can be detected with remote sensing technologies, providing decision support to farmers, insurance companies, and government organizations in the agriculture sector.
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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 | 0,000 |
| 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 ».