Quantifying Lygus (Hemiptera: Miridae) damage in faba bean (Fabaceae) seeds using shortwave-infrared imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lygus Hahn (Hemiptera: Miridae) feeding in faba beans (Vicia faba Linnaeus (Fabaceae)) often results in a reduction in seed quality and economic losses. Traditionally, seed damage is assessed subjectively through visual examination by a trained individual, but the use of non-destructive imaging to evaluate seed quality is gaining momentum. The focus of this study was to determine the ability to quantify Lygus species damage in faba bean using shortwave-infrared imaging and two analysis techniques: (1) spectral angle mapper and (2) simple reflectance indices. Seed samples were visually assessed for damage before imaging in 242 wavebands between 980 and 2500 nm. Four spectral intervals, involving 102 wavebands, were identified as optimal for the detection of seed damage using spectral angle mapper. A strong relationship was obtained between the area of seed damage derived using spectral angle mapper and visually (R2 = 0.95). Seed damage derived by thresholding of two normalised faba bean damage indices involving reflectance at 1086 and 1313 nm and 2218 and 2342 nm also showed a strong relationship with the visual assessment (R2 = 0.92). The two image analysis techniques provided similar results. The study suggests that imaging in the shortwave-infrared wavelengths and the derivation of simple indices can effectively quantify faba bean damage by Lygus feeding.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».