Spatiotemporal Winter Wheat Water Status Assessment Improvement Using a Water Deficit Index Derived from an Unmanned Aerial System in the North China Plain
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural droughts cause a great reduction in winter wheat productivity; therefore, timely and precise irrigation recommendations are needed to alleviate the impact. This study aims to assess drought stress in winter wheat with the use of an unmanned aerial system (UAS) with multispectral and thermal sensors. High-resolution Water Deficit Index (WDI) maps were derived to assess crop drought stress and evaluate winter wheat actual evapotranspiration rate (ETa). However, the estimation of WDI needs to be improved by using more appropriate vegetation indices as a proximate of the fraction of vegetation cover. The experiments involved six irrigation levels of winter wheat in the harvest years 2019 and 2020 at Luancheng, North China Plain on seasonal and diurnal timescales. Additionally, WDI derived from several vegetation indices (VIs) were compared: near-infrared-, red edge-, and RGB-based. The WDIs derived from different VIs were highly correlated with each other and had similar performances. The WDI had a consistently high correlation to stomatal conductance during the whole season (R2 between 0.63–0.99) and the correlation was the highest in the middle of the growing season. On the contrary, the correlation between WDI and leaf water potential increased as the season progressed with R2 up to 0.99. Additionally, WDI and ETa had a strong connection to soil water status with R2 up to 0.93 to the fraction of transpirable soil water and 0.94 to the soil water change at 2 m depth at the hourly rate. The results indicated that WDI derived from multispectral and thermal sensors was a reliable factor in assessing the water status of the crop for irrigation scheduling.
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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 | 0,000 | 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 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 ».