Estimating the depth of the restrictive layer of soil in a cranberry field based on CT scan images
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the depth of the restrictive layer of soil in a cranberry field based on CT scan images Cranberry production is a dominant culture in Québec, Canada. In cranberry production, there is a substantial need for water whether for irrigation, harvesting, or frost control. Some farms are implementing subirrigation procedures in order to reduce water use and increase fruit yields. However, this irrigation method may impose hydraulic stresses on soil particles which results in the movement of fine particles. The accumulation of the soil particles in narrow pore throats leads to the formation of restrictive layers in soil. In this respect, we are going to study the changes in soil media and its porosity based on X-ray computed tomography (CT) which is a non-destructive imaging method. Consequently, X-ray CT has become a great asset to analyze soil physical properties. With the analysis of the images captured by the use of X-ray computed tomography, it is possible to visualize and analyze the pore network structure in the soil media. This study reports the results of subirrigation experiments for four different sandy soils. These column experiments aimed to reproduce the effects of subirrigation in cranberry fields for 40 years. Seven different time steps were taken with a medical CT scanner SOMATOM Definition AS+ 128 (Siemens, Germany). The 2-D horizontal 16-bit gray-scale images were captured by an X-ray energy level of 140 KeV. For each column, we got 1677 images of 512 512 pixels with a voxel size of 0.1 × 0.1 × 0.6 mm (x, y, z). Studying our images for further analysis, we used several global and local methods to find the most reliable and efficient one to binarize our images. Results show that the methods and the image analysis neighborhood have a great impact on the accuracy of the image segmentation. We were able to reconstruct a 3-D visualization of the soil pore network for each column. We used this reconstruction to demonstrate that the variation of porosity and soil pore characteristics can be studied over time. We find that the transport of soil particles tends to be highest when there are fine sandy soil particles on top of a layer of coarse soil. These finer particles have sufficient energy to be remobilized within the pore network while coarser particles remain in place. Our results show that soil particle transport can be assessed using time-lapse imagery and thus makes it possible to approximate the depth and amount of time that will be required for these restrictive layers to form in different soil profiles. Finally, it would be possible to find the best structure of soil in construction of a cranberry field in the future.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».