Hyperspectral sensing for high‐throughput chloride detection in grapevines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil salinity affects major viticultural areas worldwide with chloride ions being the primary source of salt toxicity in grapevines ( Vitis vinifera ). This toxicity impacts vine health and reduces fruit yield and quality. Current breeding efforts to improve grapevine salinity tolerance are limited by the low throughput of available phenotyping methods, which are time‐consuming, labor‐intensive, and destructive. This study demonstrated that hyperspectral proximal sensing can be utilized as a high‐throughput, nondestructive screening technique to identify salinity‐tolerant grapevine germplasm. The predictive abilities of two different hyperspectral devices, which varied in price, resolution, and sensitivity, were compared across 23 Vitis accessions spanning eight species. Prediction models were built using hyperspectral reflectance and leaf chloride content measured with a lab chloridometer. Three distinct approaches were studied: (1) analyzing the correlation between individual wavelengths and chloride content; (2) employing machine learning models, including partial least square regression (PLSR), random forest, and support vector machine, utilizing all wavelengths; and (3) classification‐based prediction using partial least square discriminant analysis (PLSDA). Multiple regions in the spectrum, including 613–660 nm, 689–696 nm, and 1357–1358 nm, showed a medium correlation (0.30–0.50) with chloride content in the leaves. PLSR was the most effective machine learning approach, demonstrating moderate predictive capability for chloride content (maximum R 2 = 0.67), though performance varied between the two devices tested. With PLSDA, predictions increased considerably, up to an accuracy of 0.97, depending on the instrument used and the spectral data transformation. Overall, the more expensive and sensitive device with a wider spectral range outperformed the more affordable, shorter range device. However, when the prediction model was based on classes (chloride excluders vs. non‐excluders) rather than chloride content, the differences in prediction abilities were minimal, with both instruments performing very well. This is promising for identifying breeding materials with chloride exclusion capabilities at low cost and high throughput.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».