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Enregistrement W2965157884 · doi:10.3389/fpls.2019.01047

Estimation of Corn Canopy Chlorophyll Content Using Derivative Spectra in the O2–A Absorption Band

2019· article· en· W2965157884 sur OpenAlexaff
Xuehong Zhang, Yang He, Chao Wang, Fan Xu, Xinhui Li, Changwei Tan, Dongmei Chen, Guojie Wang, Shi Lixin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Science Foundation of Jiangsu ProvincePriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsGovernment of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotochemical Reflectance IndexCanopyHyperspectral imagingChlorophyllAbsorption (acoustics)Remote sensingChlorophyll fluorescenceEnvironmental scienceChlorophyll aVegetation (pathology)Red edgeLeaf area indexPhotosynthesisChemistryAbsorption bandNormalized Difference Vegetation IndexBotanyOpticsPhysicsGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 central wavelength of 760 nm (O2–A band). In this study, an in situ hyperspectral remote sensing approach was employed to estimate corn Chl content at the canopy level by using chlorophyll fluorescence (ChlF) signals in the O2–A absorption band. Two new spectral indices, REArea760 (sum of first derivative reflectance between 755 and 763 nm) and REA760 (maximum of first derivative reflectance between 755 and 763 nm), derived from the first derivative spectra in the O2–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 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 mND705. The results indicated that corn Chl content at the canopy level was better predicted by the new indices (with R2=0.835) than the published indices (with R2 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 R2 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, due to the fluorescence in-filling of the O2–A band and the amplified effect on spectrum signals by derivative operation, the spectral derivative indices in the O2–A band have great potential of estimating the CCC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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