A Review on Sensing Technologies for High-Throughput Plant Phenotyping
Notice bibliographique
Résumé
The current epidemic, population growth, and decreasing arable lands lead to a severe food crisis, which calls for productive and efficient agricultural methods to ensure a sustainable food supply for mankind. Crop monitoring is considered to be a potential solution for the improvement of food production. Current crop monitoring combines agriculture methodologies with other advanced technologies, including sensing technology, geographical information systems (GIS), Internet of Things (IoT), information and communication technology (ICT), robotics, and drone techniques to increase production with low labor cost. The high-throughput plant phenotyping is crucial for crop monitoring on the data acquisition of large-scale crop characteristics. The high-throughput plant phenotyping studies aim to achieve fast and precise large-scale crop monitoring techniques with minimum environmental impact by applying special plant phenotyping platforms. The phenotyping platforms are integrated with various sensors and data communication systems, which can help to achieve automatic data acquisition and transmission. This paper reviews the current high-throughput plant phenotyping development in crop monitoring, including sensors, communication protocols, data management, and plant phenotyping platforms. State-of-art challenges are reviewed and discussed. Also, the paper provides discussions on the current situation, upcoming challenges, and possible future trends for researchers in this field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».