Validation of a Hyperspectral Curve-Fitting Technique for Mapping Crop Water Status
Notice bibliographique
Résumé
The estimation of plant water status is an essential component of precision crop management, and is directly related to plant physiological processes and ultimately crop yield. Hyperspectral models developed to estimate plant water content have met with limited success and have not been rigorously validated. A spectrum matching technique was applied to the hyperspectral data to directly calculate the canopy equivalent water thickness (EWT) using a look-up table approach. The objective of this study was to test the validity of this algorithm using crop water status information collected on the ground. Data were acquired over an experimental test site near Indian Head, Saskatchewan using the Probe-1 airborne hyperspectral sensor. Plant biomass samples were collected simultaneously from 96 plots spanning eight fields of various crop types (wheat, canola, and peas). The model was validated against EWT estimated from biomass samples as well as more conventional measures of crop water status. Results indicate that the liquid water retrieval technique can be used to estimate crop water status for broad-leafed crops such as peas and canola, but is not a reliable estimator of wheat this early stage of vegetative growth. This may be related to the low level of water in the crop and the contribution of soil to the reflectance signal.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».