Forage Height and Above-Ground Biomass Estimation by Comparing UAV-Based Multispectral and RGB Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Crop height and biomass are the two important phenotyping traits to screen forage population types at local and regional scales. This study aims to compare the performances of multispectral and RGB sensors onboard drones for quantitative retrievals of forage crop height and biomass at very high resolution. We acquired the unmanned aerial vehicle (UAV) multispectral images (MSIs) at 1.67 cm spatial resolution and visible data (RGB) at 0.31 cm resolution and measured the forage height and above-ground biomass over the alfalfa (Medicago sativa L.) breeding trials in the Canadian Prairies. (1) For height estimation, the digital surface model (DSM) and digital terrain model (DTM) were extracted from MSI and RGB data, respectively. As the resolution of the DTM is five times less than that of the DSM, we applied an aggregation algorithm to the DSM to constrain the same spatial resolution between DSM and DTM. The difference between DSM and DTM was computed as the canopy height model (CHM), which was at 8.35 cm and 1.55 cm for MSI and RGB data, respectively. (2) For biomass estimation, the normalized difference vegetation index (NDVI) from MSI data and excess green (ExG) index from RGB data were analyzed and regressed in terms of ground measurements, leading to empirical models. The results indicate better performance of MSI for above-ground biomass (AGB) retrievals at 1.67 cm resolution and better performance of RGB data for canopy height retrievals at 1.55 cm. Although the retrieved height was well correlated with the ground measurements, a significant underestimation was observed. Thus, we developed a bias correction function to match the retrieval with the ground measurements. This study provides insight into the optimal selection of sensor for specific targeted vegetation growth traits in a forage crop.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».