Multitemporal hyperspectral imaging to classify herbicide-resistant and -susceptible kochia (Bassia scoparia)
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates a hyperspectral imaging (HSI) technique to identify herbicide-resistant kochia (Bassia scoparia) biotypes to support weed management in cropping systems. The experiment was conducted under controlled-environment where glyphosate was applied to six different kochia populations. For each population (72 cell tray of plants), half of the plants were sprayed with Glyphosate 900 g ae ha-1 , while the other half remained an untreated control. Hyperspectral images were acquired over five time points spanning from glyphosate treatment to 15 days after treatment (DAT) using a proximal HSI system (Specim-IQ) with 204 spectral bands from 397nm to 1003nm. The average reflectances were extracted from plants that were characterized as glyphosate-resistant or-susceptible. We first analyzed the temporal variations of the spectra with and without the application of herbicide. The spectral profile exploits the advantages of temporal features in biotype discrimination. Random forest algorithms were used to classify the glyphosate-resistant and-susceptible populations, by using reflectance at optimal wavelengths (near-infrared) and various vegetation indices with high correlations with visual ratings. Based on the classification accuracy, the most important wavebands and vegetation indices were determined to classify the weed biotypes. Preliminary results show that: 1) For the untreated plants, the reflectance at red-edge to near-infrared reached the highest level on 8 DAT, revealing the highest chlorophyll content in the leaves. Then, the reflectance declined until 15 DAT. 2) In contrast, strong effects of glyphosate were captured on 8 DAT for the three herbicide-susceptible populations. For the three glyphosate-resistant populations, reflectance at red-edge to near-infrared did not increase from 1 to 8 DAT, which was opposite of the controlled plants.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».