High-Throughput UAV Image-Based Method Is More Precise Than Manual Rating of Herbicide Tolerance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The traditional visual rating system is labor-intensive, time-consuming, and prone to human error. Unmanned aerial vehicle (UAV) imagery-based vegetation indices (VI) have potential applications in high-throughput plant phenotyping. The study objective is to determine if UAV imagery provides accurate and consistent estimations of crop injury from herbicide application and its potential as an alternative to visual ratings. The study was conducted at the Kernen Crop Research Farm, University of Saskatchewan in 2016 and 2017. Fababean (Vicia faba L.) crop tolerance to nine herbicide tank mixtures was evaluated with 2 rates distributed in a randomized complete block design (RCBD) with 4 blocks. The trial was imaged using a multispectral camera with a ground sample distance (GSD) of 1.2 cm, one week after the treatment application. Visual ratings of growth reduction and physiological chlorosis were recorded simultaneously with imaging. The optimized soil-adjusted vegetation index (OSAVI) was calculated from the thresholded orthomosaics. The UAV-based vegetation index (OSAVI) produced more precise results compared to visual ratings for both years. The coefficient of variation (CV) of OSAVI was ~1% when compared to 18-43% for the visual ratings. Furthermore, Tukey’s honestly significance difference (HSD) test yielded a more precise mean separation for the UAV-based vegetation index than visual ratings. The significant correlations between OSAVI and the visual ratings from the study suggest that undesirable variability associated with visual assessments can be minimized with the UAV-based approach. UAV-based imagery methods had greater precision than the visual-based ratings for crop herbicide damage. These methods have the potential to replace visual ratings and aid in screening crops for herbicide tolerance.
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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 | 0,000 | 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 découle