Smart Sprayer for Spot-Application of Agrochemicals in Wild Blueberry Fields
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <bold>Abstract.</bold> Wild blueberry producers apply uniform blanket applications of agrochemicals without considering the significant variability in bare soil and weed coverage. The development of a smart sprayer for the wild blueberry industry is essential to minimize input costs, improve crop yield while reducing environmental pollution. The developed smart sprayer system was installed on a 12.2 m wide boom three point hitch mounted sprayer attached to a farm tractor. The modified sprayer featured an 1135 L storage capacity and 16 spray sections. Solenoid valves were connected directly to the sprayer nozzle bodies for rapid response and low drip lag. Each nozzle covered a 0.76 m wide section of the sprayer boom. The machine vision system incorporated eight digital color cameras installed ahead of the sprayer nozzles (each camera covering two spray nozzle sections) on the boom. The cameras were connected via USB cables to a ruggedized computer where custom image processing software analyzed each image. Triggering signals were sent in real-time to the individual solenoids to open the specific nozzle where the target was detected. Wild blueberry fields were selected in central Nova Scotia to evaluate the smart sprayer system. Water sensitive papers were used to quantify targeting performance at select points in the field. The smart sprayer was setup to apply a spot-application of herbicide to weed targets within the field and fungicide application to only wild blueberry plant areas within the field. The sprayer had the ability to save substantial amounts of herbicides and fungicides in commercial fields with variable weed pressures and bare spot areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».