Estimating yield, nitrogen and biomass of brassica naps using high throughput phenotyping methods
Notice bibliographique
Résumé
Canola (Brassica napus L.) is an important oilseed crop in Canada, with more than 18 million tonnes of yield in 2022, making Canada the largest global producer (Statistics Canada, 2023; USDA, 2023). In 2013, the Canola Council of Canada proposed the goal of reaching an average of 3400 kg/ha average yield by 2025, an increase from 2280 kg/ha in 2013, through harvest, pest and fertility management, plant establishment and genetic improvement. Developing tools that can be used by breeders to increase the efficiency and speed of developing superior varieties will be of utmost importance towards reaching this target. The prevalence of high-throughput phenotyping methods in literature has increased in recent years with the aim of reducing the need for manual labour by automating routine measurements and the development of predictive models. This in turn, may allow breeders the option of using remote sensing tools to collect data in more environments. This research aims to investigate the use of multi-spectral sensors onboard an unmanned aerial vehicle (UAV) to develop predictive model equations for the biophysical components of B. napus that contribute to the Nitrogen Use Efficiency (NUE). Yield (kg/ha), nitrogen (N) recovery in yield, biomass (g/m2 and per plant) and N content (mg) were regressed with spectral indices and simple ratios calculated from a multispectral sensor, UAV-derived growth measurements, height (m), area (m2) and volume (m3) and manually measured temporal development measurements of days to flower, duration of flower, reproductive duration and days to maturity as predictors. Stepwise regression with backwards selection was used to develop predictive equations where yield was estimated with a coefficient of determination (R2) of 0.74 using 12 independent variables. The N concentration in seed had a moderate estimation (R2=0.67), as well as total N content (kg/ha) in yield (R2=0.6) and biomass (g/m2) at maturity (R2=0.66). The total plant N content (mg) was regressed with the predictors at flowering, pod-fill and maturity. Single plant samples had a high coefficient of determination (R2=0.75-0.95) at flowering, (R2=0.77-0.92) at pod-fill and (R2=0.83) at maturity. The N concentration (%) in plant tissue presented weak coefficients of determination. Thus, this thesis successfully developed a realistic and practical predictive technique to identify the in-field variability of NUE related parameters using UAV’s that can be implemented within a breeding program.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».