Foliar spectral responses of sugarcane and maize: how comparable are they?
Notice bibliographique
Résumé
Sugarcane and maize (corn) crops are extensively used in the production of biofuel worldwide. These plants share important physiological and morphological traits. Both belong to the group of C4 species characterized by the presence of unifacial leaves. Moreover, their stress adaptation mechanisms make them less susceptible to adverse conditions elicited by climate changes. Given these aspects and their economical value, one would expect that there is no shortage of data for these plants, particularly with respect to their foliar spectral responses. After all, such data is essential for the efficacy of precision farming and remote sensing strategies devised to obtain an ecologically sustainable increase in the yield of these crops. However, this is not the case, with the data scarcity situation being markedly more serious for sugarcane. Because of that, and considering their physiological and morphological similarities, investigations on the spectral responses of C4 plants are usually conducted using data obtained from maize specimens, with the resulting findings often being implicitly extended to sugarcane. This raises the question of whether the level of comparability between the foliar spectral responses of these two species is sufficient to support such an approach. In this paper, we aim to contribute to the elucidation of this question. Using measured reflectance data obtained for maize and sugarcane leaves, we compute selected spectral features associated with these specimens, and assess possible discrepancy trends. We then discuss data availability issues in this area, and identify relevant topics for future research that will likely require comprehensive measured spectral datasets for these 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».