UAV Image-Based Crop Growth Analysis of 3D-Reconstructed Crop Canopies
Notice bibliographique
Résumé
Plant growth rate is an essential phenotypic parameter for quantifying potential crop productivity. Under field conditions, manual measurement of plant growth rate is less accurate in most cases. Image-based high-throughput platforms offer great potential for rapid, non-destructive, and objective estimation of plant growth parameters. The aim of this study was to assess the potential for quantifying plant growth rate using UAV-based (unoccupied aerial vehicle) imagery collected multiple times throughout the growing season. In this study, six diverse lines of lentils were grown in three replicates of 1 m2 microplots with six biomass collection time-points throughout the growing season over five site-years. Aerial imagery was collected simultaneously with each manual measurement of the above-ground biomass time-point and was used to produce two-dimensional orthomosaics and three-dimensional point clouds. Non-linear logistic models were fit to multiple data collection points throughout the growing season. Overall, remotely detected vegetation area and crop volume were found to produce trends comparable to the accumulation of dry weight biomass throughout the growing season. The growth rate and G50 (days to 50% of maximum growth) parameters of the model effectively quantified lentil growth rate indicating significant potential for image-based tools to be used in plant breeding programs. Comparing image-based groundcover and vegetation volume estimates with manually measured above-ground biomass suggested strong correlations. Vegetation area measured from a UAV has utility in quantifying lentil biomass and is indicative of leaf area early in the growing season. For mid- to late-season biomass estimation, plot volume was determined to be a better estimator. Apart from traditional traits, the estimation and analysis of plant parameters not typically collected in traditional breeding programs are possible with image-based methods, and this can create new opportunities to improve breeding efficiency mainly by offering new phenotypes and affecting selection intensity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».