Satellite-Based Crop Identification and Risk Profiling for Areawide Management of Whitefly and Tomato Yellow Leaf Curl Virus in Southwest Florida
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of whitefly (Bemisia tabaci) infestations and tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) is vital for sustainable vegetable production in southwest Florida. This study introduces a robust framework that integrates satellite-based crop identification with disease risk profiling to support areawide pest control efforts. Using Sentinel-2 satellite imagery and machine learning, we accurately identified crop types throughout the growing season, allowing us to correlate whitefly populations, TYLCV incidence, and specific crop distributions. Spatial analysis revealed significant autocorrelation up to 1,750 m for both whitefly and TYLCV across the season extending to 5,000 m from January to April, which emphasizes the need for timely management in these zones. Temporal analysis showed a strong influence of temperature on whitefly populations and TYLCV incidence during the February to May period, with positive correlations observed at multiple lag times and window sizes, particularly between 30 and 85 days (P < 0.001) and window sizes from 20 to 50 days. Conversely, rainfall showed weaker correlations, suggesting that temperature is a more critical factor. The dispersal of whitefly populations was further influenced by nearby vegetable fields, with correlations extending up to 9,000 m during peak months. These results underscore the critical role of temperature patterns and spatial crop arrangements in shaping pest dynamics. Our approach offers a scalable model for proactive monitoring and management, promoting resilience and sustainability in agricultural systems facing similar pest and virus challenges globally.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».