Mapping Crop Fractional Green Canopy Cover Using High Spatial Resolution Thermal and Optical Remote Sensing in Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Fractional green canopy cover (FGCC) is a commonly used diagnostic parameter to describe plant growth and vitality. Remote sensing estimates of crop FGCC have been used to support a wide range of agricultural applications, including assessing management practices designed to promote crop productivity and maintain environmental sustainability. This study investigated the potential of using affordable thermal and optical remote sensing sensors to map FGCC at the Agriculture Agri-Food Canada experimental farm located in Woodslee, Ontario, Canada. Airborne RGB (Red-Green-Blue) colour and thermal images and ground-level red-edge images were collected in August 2019 over crop fields with different treatment plots. The 20 cm resolution RGB images and 5 cm red-edge images were used to extract reference data for FGCC, which were then linked to thermal data and red-edge vegetation indices. We found that the airborne thermal data explained 77% of the variation in FGCC at a range of 0-100%. However, the airborne thermal image could only explain 17% of the variation within the cornfields, which have low FGCC values ranging from 20% to 40%. In contrast, the simple ratio derived from the ground-level red-edge image could explain 81% of the FGCC variation in the cornfields. These results suggest that both the thermal and red-edge images are capable of estimating crop FGCC, with the red-edge outperforms the thermal images in estimating low FGCC for single-crop fields. In conclusion, this study demonstrates an efficient and affordable means to map crop FGCC, and these maps could play an essential role in generating insights relating to crop canopy development, light interception, and evapotranspiration partitioning, which can be used as indicators for soil health and nutrient status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».