PlotCam: A handheld proximal phenomics platform
Notice bibliographique
Résumé
Future crop varieties must be higher yielding, stress resilient and climate agile to feed a larger population, and overcome the effects of climate change. This will only be achieved by a fusion of plant breeding with multiple “omic” sciences. Field-based, proximal phenomics assesses plant growth and responses to stress and agronomic treatments, in a given environment, over time and requires instruments capable of capturing data, quickly and reliably. We designed the PlotCam following the concepts of cost effective phenomics, being low-cost, light-weight (6.8 kg in total) and portable with rapid and repeatable data collection at high spatial resolution. The platform consisted of a telescoping, square carbon fiber unipod, which allowed for data collection from many heights. A folding arm held the sensor head at the nadir position over the plot, and an accelerometer in the arm ensured the sensor head was level at the time of data acquisition. A computer mounted on the unipod ran custom software for data collection. RGB images were taken with an 18 MP, WiFi controlled camera, infrared thermography data was captured with a 0.3 MP infrared camera, and canopy height measured with a 0.3 MP stereo depth camera. Incoming light and air temperature were logged with every image. New operators were quickly trained to gather reliable and repeatable data and an experienced operator could image up to 300 plots per hour. The PlotCam platform was not limited by field design or topography. Multiple identical PlotCams permitted the study of larger populations generating phenomic information useful in variety improvement. We present examples of data collected with the PlotCam over field soybean experiments to show the effectiveness of the platform.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,008 |
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 ».