An In Situ Electrical Impedance Tomography Sensor System for Biomass Estimation of Tap Roots
Notice bibliographique
Résumé
Root biomass is one of the most relevant root parameters for studies of plant response to environmental change. In this work, a dynamic and adjustable electrode array sensor system is designed for developing a cost-effective, high-speed data acquisition system based on electrical impedance tomography (EIT). The developed EIT system is found to be suitable for in situ measurements and capable of monitoring the changes in root growth and development with three-dimensional imaging by measuring impedances in multiple frequencies with the help of an EIT sensor. The designed EIT sensor system is assessed and calibrated by the inhomogeneities in both water and soil media. The impedances are measured for multiple tap roots using an electrical impedance spectroscopy (EIS) tool connected to the sensor at frequencies ranging from 1 kHz to 100 kHz. The changes in conductivity are calculated by obtaining the boundary voltages from the measured impedances for a given stimulation current. A non-invasive imaging method is utilized, and the spectral changes are observed accordingly to evaluate the growth of the roots. A further root analysis helps us estimate the root biomass non-destructively in real-time. The root size (such as, weight, length) is correlated with the measured impedances. A regression analysis is performed using the least square method, and more than 97% correlation is found for the biomass estimation of carrot roots with an RMSE of 4.516. The obtained models are later validated using a new and separate set of carrot root samples and the accuracy of the predicted models is found to be 93% or above. A complete electrode model is utilized, and the reconstruction analysis is performed and optimized by utilizing the impedance imaging technique in difference method. The tomography of the root is reconstructed with finite element method (FEM) modeling considering one-step Gauss-Newton (GN) algorithm which is carried out using an open source software known as electrical impedance and diffuse optical tomography reconstruction software (EIDORS).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».