Délimitation de zones d’aménagement à l’aide de capteurs proximaux du sol dans deux champs de culture intensive de la pomme de terre.
Notice bibliographique
Résumé
L’utilisation des zones d’aménagement (ZA) dans la culture de la pomme de terre permet contrôler la variabilité spatiale du sol et est une des approches dans la gestion localisée des propriétés du sol. L’objectif de cette étude était d’évaluer la capacité de trois capteurs proximaux du sol (CPS) pour délimiter des ZA pour deux champs (Champ SVP et champ SVS ; 12 hectares) en culture commerciale de pomme de terre (Solanum tuberosum L.) dans la province de Nouveau-Brunswick, Canada. La conductivité électrique apparente du sol (CEa) ont été mesurés avec deux CPS i.e. le VERIS (modèle MSP3) et le DUALEM (modèle 21S). En plus, des mesures de haute fréquence électromagnétique ont été prises avec un géoradar (GPR;GSSI modèle SIR-3000; antenne 400 MHz) pour déterminer l’épaisseur des horizons de sol et la profondeur de la roche-mère. Les propriétés physicochimiques (texture, matière organique, pH, Mehlich-3) de 154 échantillons de sol pour les champs SVP et 141 échantillons pour le champ SVS ont été analysés. Le rendement total en tubercule a été mesuré pour les années 2013, 2014 et 2016 pour le champ SVP et 2014 et 2016 pour le champ SVS à l’aide d’un capteur de rendement. L’algorithme fuzzy k-means a été utilisé pour délimiter les ZA. Une corrélation significative entre le rendement et les CPS a été obtenue (r= -0.52, 0.19 pour les champs SVP et SVS). L’argile a été la propriété la plus corrélée avec le rendement (r= -0.85 rx= -0.41, pour les champs SVP et SVS). Deux ZA ont été considérés comme optimales pour les deux champs. Celles-ci ont montré un équilibre entre la variation spatiale des propriétés du sol, le rendement et une représentation spatiale gérable. The use of management zones MZ in potato production is an alternative in the localized management of the soil properties. The objective of this study was to evaluate the ability of three proximal soil sensors (PSS) to delineate MZ for two commercial potato fields (referred as field SVP and field SVS, 12 hectares) (Solanum tuberosum L.) in New Brunswick, Canada. Soil electrical conductivity (EC) was measured with tho PSS, i.e, VERIS (model MSP3) and DUALEM (model 21 S). Additionally, high frequency EM was measured using a ground penetrating radar (GPR system; GSSI model SIR-3000; 400 MHz antenna) to determine the thickness of the soil horizons and the depth to bedrock. The physicochemical properties (texture, organic matter, pH, Mehlich-3) of 154 soil samples for the field SVP and 141 soil samples for the field SVS were analyzed. The total yield of tuber was measured for the years 2013, 2014 and 2016 for the field SVP and 2014 and 2016 for the field SVS using a yield monitor. The fuzzy k-means algorithm was used to delineate MZ. A significant correlation between the yield and the PSS was obtained (r = - 0.52, 0.19 for the field SVP and SVS, respectively). Clay was the property most correlated with the yield (r =-0.85, please and r = - 0.41, for the fields SVP and SVS, respectively). Two MZ were considered as optimal for both sites. These showed a balance between the spatial variation of soil properties, yield and a manageable spatial representation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».