Estimating Chlorophyll Content of Rice Based on UAV-Based Hyperspectral Imagery and Continuous Wavelet Transform
Notice bibliographique
Résumé
Chlorophyll is an essential pigment for photosynthesis of crops, which indicates the growth status of crops. Accurate and robust information on the spatial dynamics of chlorophyll content is of critical importance for crop growth status assessment and corresponding response activities. However, previous studies mainly focus on the methodologies based on in situ hyperspectral data, which are not applicative for regional chlorophyll content mapping. In this content, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based hyperspectral imagery, with high spatial and spectral resolution, may provide the spatial distribution of chlorophyll content accurately over crop fields. In this study, an empirical model between wavelet features, derived from UAV based hyperspectral imagery by continuous wavelet transform (CWT), and chlorophyll content (measured by a portable soil-plant analysis development meter) is proposed by support vector regression (SVR). The results suggest that the UAV based hyperspectral imagery combined with CWT demonstrates good performance in rice chlorophyll content estimation with R and RMSE of 0.81 and 3.51, respectively. Moreover, the wavelet coefficients corresponding to two bands at red (640nm, 628nm) and one band at green (548nm) are the most effective wavelet features to estimate chlorophyll content of rice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».