Field-Scale Precision: Predicting Grain Yield of Diverse Wheat Breeding Lines Using High-Throughput UAV Multispectral Imaging
Notice bibliographique
Résumé
This study explored how to use UAV-based multispectral imaging, a plot detection model, and machine learning (ML) algorithms to predict wheat grain yield at the field scale. Multispectral data were collected over several weeks using the MicaSense RedEdge-P camera. Ground truth data on vegetation indices were collected utilizing portable phenotyping instruments, and agronomic data were collected manually. The YOLOv8 detection model was utilized for field-scale wheat plot detection. Four ML algorithms—decision tree (DT), random forest (RF), gradient boosting (GB), and extreme GB (XGBoost were used to evaluate wheat grain yield prediction using normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference red edge index (NDRE), and green NDVI (G-NDVI) data. The results demonstrated the RF algorithm's predicting ability across all growth stages, with a root-mean-square error (RMSE) of 43 grams per plot (g/p) and a coefficient of determination (<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$R^{2}$</tex-math></inline-formula>) value of 0.90 for NDVI data. For NDRE data, DT outperformed other models, with an RMSE of 43 g/p and an <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$R^{2}$</tex-math></inline-formula> of 0.88. GB exhibited the highest predictive accuracy for G-NDVI data, with an RMSE of 42 g/p and an <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$R^{2}$</tex-math></inline-formula> value of 0.89. The study integrated isogenic bread wheat sister lines and checked cultivars differing in grain yield, grain protein, and other agronomic traits to facilitate the identification of high-yield performers. The results show the potential use of UAV-based multispectral imaging combined with a detection model and ML in various precision agriculture applications, including wheat breeding, agronomy research, and broader agricultural practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».