Image-based remote approach of Canola yield modelling with cumulative temporal ground cover for precision agronomy
Notice bibliographique
Résumé
Agronomic technological advancements provide more precise means to establish methodologies that can estimate yield response in many different ways. We are experimenting with a new image-based technique to predict the yield response of Canola using the rate of ground cover accumulation. Our trial was composed of row spacing and seeding rate as factors that influence the growth and the spatial distribution to evaluate its influence on the yield. Using the Visible Band Difference Vegetation Index (VDVI) from digital images, we estimated the ground cover and modelled the change over time. We regressed ground cover accumulation and integrated the function to calculate the area under the curve to regress against yield. Preliminary analysis indicates that the green ground cover accumulation overtime is sufficiently correlated with the yield (F=168.1, p=2.2e-16, R2=0.4694). Further, our results suggest the amount of green ground cover accumulation over time is dependent on the seeding density and row spacing. The analysis shows the higher seeding densities, 40 plants/m2 and above, acquire biomass rapidly, and the most stable yield predictions with ground cover are likely reached at similar plant densities. The most stable yield predictions in-relation to row spacing obtained from either 0.3m, 0.45m or 0.6m spacing (R-squares 0.94, 0.93, and 0.89, respectively). We are further experimenting to understand what growth period of the crop is most suitable for ground cover based yield predictions. Our primary target is to develop a high throughput image-based methodology to estimate the yield response using the ground cover accumulation rate for on-farm precision agronomy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».