Analysis of Four Delineation Methods to Identify Potential Management Zones in a Commercial Potato Field in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Management zones (MZs) are delineated areas within an agricultural field with relatively homogenous soil properties, and therefore similar crop fertility requirements. Consequently, such MZs can often be used for site-specific management of crop production inputs. This study evaluated the effectiveness of four classification methods for delineating MZs in an 8-ha commercial potato field located in Prince Edward Island, Canada. The apparent electrical conductivity (ECa) at two depths from a commercial Veris sensor were used to delineate MZs using three classification methods without spatial constraints (i.e., fuzzy k-means, ISODATA and hierarchical) and one with spatial constraints (i.e., spatial segmentation method). Soil samples (0.0–0.15 m depth) from 104 sampling points was used to measure soil physical and chemical properties and their spatial variation in the field were used as reference data to evaluate four delineation methods. Significant Pearson correlations between ECa and soil properties were obtained (0.22 < r < 0.85). The variance reduction indicated that two to three MZs were optimal for representing the field’s spatial variability of soil properties. For two MZs, most soil physical and chemical properties differed significantly between MZs for all four delineation methods. For three MZs, there was greater discrimination among MZs for several soil properties for the spatial segmentation-based method compared with other delineation methods. Moreover, consideration of the spatial coordinates of the data improved the delineation of MZs and thereby increased the number of significant differences among MZs for individual soil properties. Therefore, the spatial segmentation method had the greatest efficiency in delineation of MZs from statistical and agronomic perspectives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».