Spatial and Temporal Variability of Vegetation Indices with Industrial Tomato Yield
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation indices indicate crop development and help identify areas with potential productivity reduction in the desired crop. Thus, this study aimed to determine the spatial and temporal influence of vegetation indices on industrial tomato (Solanum lycopersicum L.) yield. The research was conducted at Barcelos Farm in Anápolis, GO, covering a 55-hectare area. A sampling grid of 61-point pairs, spaced at 90 x 90 meters, was established using a GPS receiver. Vegetation indices were characterized by measuring the Soil Plant Analysis Development (SPAD) index, foliar nitrogen content through the Kjeldahl method, and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) using both a spectroradiometer and satellite imagery. Industrial tomato yield was assessed during harvest. Through the results, it was observed that temporal variability between vegetation indices and actual foliar nitrogen content exhibited a significant and positive correlation with industrial tomato productivity, particularly during the flowering stage. However, temporal variability between vegetation indices and foliar nitrogen content displayed low correlation across the mapped areas over time. Determining foliar nitrogen content and vegetation indices during the flowering stage is recommended for the industrial tomato crop. The relationship between ground-based remote sensing NDVI and orbital NDVI displayed a 55% positive correlation during the flowering stage.
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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 | 0,001 | 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 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 ».