Phenotyping Flowering in Canola (Brassica napus L.) and Estimating Seed Yield Using an Unmanned Aerial Vehicle-Based Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Phenotyping crop performance is critical for line selection and variety development in plant breeding. Canola ( Brassica napus L.) flowers, the bright yellow flowers, indeterminately increase over a protracted period. Flower production of canola plays an important role in yield determination. Yellowness of canola petals may be a critical reflectance signal and a good predictor of pod number and, therefore, seed yield. However, quantifying flowering based on traditional visual scales is subjective, time-consuming, and labor-consuming. Recent developments in phenotyping technologies using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) make it possible to effectively capture crop information and to predict crop yield via imagery. Our objectives were to investigate the application of vegetation indices in estimating canola flower numbers and to develop a descriptive model of canola seed yield. Fifty-six diverse Brassica genotypes, including 53 B. napus lines, two Brassica carinata lines, and a Brassica juncea variety, were grown near Saskatoon, SK, Canada from 2016 to 2018 and near Melfort and Scott, SK, Canada in 2017. Aerial imagery with geometric and radiometric corrections was collected through the flowering stage using a UAV mounted with a multispectral camera. We found that the normalized difference yellowness index (NDYI) was a useful vegetation index for representing canola yellowness, which is related to canola flowering intensity during the full flowering stage. However, the flowering pixel number estimated by the thresholding method improved the ability of NDYI to detect yellow flowers with coefficient of determination ( R 2 ) ranging from 0.54 to 0.95. Moreover, compared with using a single image date, the NDYI-based flowering pixel numbers integrated over time covers more growth information and can be a good predictor of pod number and thus, canola yield with R 2 up to 0.42. These results indicate that NDYI-based flowering pixel numbers can perform well in estimating flowering intensity. Integrated flowering intensity extracted from imagery over time can be a potential phenotype associated with canola seed yield.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».