Detecting cool-climate Riesling vineyard variation using unmanned aerial vehicles and proximal sensors
Notice bibliographique
Résumé
The ability to detect and respond to vineyard spatial variation can lead to improved management—a practice known as precision viticulture. The goal of this study was to determine if remote sensors can enhance precision viticulture applications by detecting vineyard spatial variation. The hypothesis was that differences in vine spectral reflectance, as detected by remote sensors, would be associated with variations in viticultural variables due to known relationships with vine size, structure, and pigmentation. Riesling grapevines were geolocated within six commercial vineyards across Niagara, Ontario. Water status, vine size, winter hardiness, virus titer, yield components, and berry composition were measured on these vines. Remote sensing technologies subsequently collected multispectral data by unmanned aerial vehicles and by proximal sensing technology (GreenSeeker™), which were transformed into the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Direct relationships between NDVI and vine size, water status, yield, berry weight, and titratable acidity were observed, as well as inverse relationships between NDVI and Brix and potentially volatile terpenes. Remote sensing demonstrated the ability to detect vineyard areas differing in measures of vine health, yield, and berry composition in certain sites and years; however, more research is needed to determine when these technologies should be used for precision viticulture applications.
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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) | 0,001 | 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 ».