Accurate assessment of grass nitrogen status based on multispectral data from two optical sensors and the critical nitrogen dilution curve
Notice bibliographique
Résumé
The critical nitrogen dilution curve (CNDC) is efficient for diagnosing plant nitrogen (N) deficiency. For perennial plants, including grasses (family Poaceae), deriving CNDC is not straightforward due to in-season modulations by cuts and fertilization. Gislum et al. (2009) developed CNDC for grass species for seed production in Denmark and suggested improvements since it was not possible to calculate a % critical N concentration at biomass lower than 2 Mg ha-1. Optical sensors deployed on the field can partly answer the question of how much and when to fertilize, e.g., the Yara’s N tester (Yara International ASA, Oslo, Norway) that allows assessing plant N requirement and real-time variable-rate spread of fertilizer. Moreover, multispectral data from unmanned aerial vehicle (UAV) with their ultra-high spatial and temporal resolution can also be used to estimate crop N status (Peng et al., 2021), though high accuracy is difficult to achieve due to the dynamics and the transformation of N. Accurate N management requires establishment of a solid ‘link’ between the remote sensing data and the crop N status. Parametric regression involving models of linear or nonlinear nature has often been used for describing this link (Peng et al., 2021). Peng et al. (2021) investigated how well potato N status can be described by RS data obtained from ground, air- and spaceborne sensors using parametric and non-parametric, i.e., machine learning regression. Few previous studies have used RS to calculate the N status of grasses and predict their N requirements. The objective of this study is to estimate precisely the amount of N fertilizer needed for optimal plant growth according to N requirement and the CNDC by two optical sensors (Yara N sensor and UAV-mounted) based on machine learning method (random forest and alike). Two-year field experiment has been initiated with grass (Lolium perenne) in 2022 and 2023 (established in September 2021) on a sandy loam soil in Denmark, with four nitrogen rates (N0: 0 kg ha-1, N1: 75 kg ha-1, N2: 300 kg ha-1 and N3: 450 kg ha-1). We present initial results of the canopy multispectral reflectance and CNDC developed for the grass and provide novel insight for improving N diagnosis and management of grass in Denmark and Europe.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».