Estimation of Corn Canopy Chlorophyll Content Using Derivative Spectra in the O2–A Absorption Band
Notice bibliographique
Résumé
Chlorophyll (Chl) is one of the most important classes of light-absorbing pigments in photosynthesis, and the proportion of Chl in leaves is closely related to vegetation nutrient status. Remote sensing-based estimation of Chl content holds great potential for evaluating crop growth status in agricultural management, precision farming and ecosystem monitoring. Recent studies have shown that steady-state fluorescence contributed up to 2% on the apparent reflectance in the 750-nm spectral region of plant and also provided additional evidence for fluorescence in-filling of the atmospheric oxygen absorption band at a central wavelength of 760 nm (O 2 -A band). In this study, an in situ hyperspectral remote sensing approach zwas employed to estimate corn Chl content at the canopy level by using chlorophyll fluorescence (ChlF) signals in the O 2 -A absorption band. Two new spectral indices, REArea 760 (sum of first derivative reflectance between 755 and 763 nm) and REA 760 (maximum of first derivative reflectance between 755 and 763 nm), derived from the first derivative spectra in the O 2 -A band, were proposed for estimating the corn canopy Chl content (CCC). They were compared with the performance of published indices measured at ground level, including the MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI), Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index 2 (OSAVI2), Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index 2 (MCARI2), SR710, REArea (sum of first derivative reflectance between 680 and 780 nm), REA (maximum value of first derivative reflectance between 680 and 780 nm), and mND 705 . The results indicated that corn Chl content at the canopy level was better predicted by the new indices (with R 2 = 0.835) than the published indices (with R 2 ranging from 0.676 to 0.826). The two new indices ranked in the top four according to their summed ranks by integrating the ranks of RMSE and R 2 of CCC linear regression models. ChlF originates only from chlorophyll in the photosynthetic apparatus and therefore is less sensitive to soil, wood, and dead biomass interference. Moreover,
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».