Reflectance spectroscopy predicts leaf functional traits across wine grape cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement Characterizing variability in crop traits is key for understanding agroecosystem responses to environmental change. However, trait data are often time‐consuming to collect and therefore still limit our understanding and predictions of agriculture responses to environmental change. We tested the ability of reflectance spectroscopy—a high‐throughput technique—to rapidly amass trait data for multiple wine grape cultivars. Reflectance spectroscopy predicts important wine grape leaf traits including photosynthesis and biochemistry with a good degree accuracy, but in a fraction of the time compared to traditional techniques. Reflectance spectroscopy can therefore rapidly characterize wine grape phenotypes and, in doing so, inform predictions of how vines, clones and cultivars will respond to environmental change. Summary Reflectance spectroscopy has emerged as a powerful tool for non‐destructive and high‐throughput phenotyping in plants. While the ability of reflectance spectroscopy to predict traits across diverse plant species and ecosystems has received considerable attention, whether or not this technique is able to quantify within species trait variation—especially physiological traits—has been less extensively explored. Quantifying intraspecific variation in traits through reflectance spectroscopy is especially appealing in agroecology, where it may present an approach for better understanding crop performance, fitness and trait‐based responses to environmental conditions. We tested if reflectance spectroscopy coupled with partial least square regression (PLSR) predicts photosynthetic carbon assimilation ( A 420 ), RuBisCO carboxylation ( V cmax ) and electron transport ( J max ) rates, as well as leaf mass per area (LMA) and leaf nitrogen (N) concentrations, across six wine grape ( Vitis vinifera ) cultivars (Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon, Merlot, Pinot noir, Viognier, Sauvignon blanc). PLSR models showed good capability in predicting intraspecific trait variation in wine grapes, explaining up to 55%, 58%, 62% and 62% of the variation in observed J max , V cmax , leaf N and LMA values, respectively. However, predictions of A 420 were less strong, with reflectance spectra explaining only up to 29% of the variation in this trait. Our results indicate that trait variation within species and crops is less well‐predicted by reflectance spectroscopy, than trait variation that exists among species. However, our results indicate that reflectance spectroscopy still presents a viable technique for quantifying trait variation in wine grapes specifically, and agroecosystems more broadly.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».