Feasibility study using remote sensing technologies to improve zonal vineyard management
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this research was to examine the feasibility of using remote sensing data to improve efficiency of zonal vineyard management. To achieve this goal, correlation analysis between the significant vineyard management variables and different remote sensing data analysis tools were undertaken. The variables included leaf water potential, soil moisture, canopy size, vine health, vineyard yield, and fruit composition, which further impacts wine quality. The remote sensing data analysis tools included normalized difference vegetation index (NDVI), and other indices extracted from electromagnetic reflectance data of grapevine leaves and canopies. In each site, sentinel vines (i.e., 72-81) were identified in a grid form. GPS-based geolocation was carried out for six Cabernet Franc vineyards in Ontario's Niagara wine country. Even though remote sensing data analysis tools were not associated with several other important variables for quality grape production, this research still confirmed that remote sensing data analysis has significant potential to differentiate specific zones of canopy size, water stress, yield, some superior fruit compositions, and the resulting wine sensory attributes within a single vineyard site. This study also confirmed that the mechanism of plant defense systems against biotic stress could have impacts on the spectral behaviour of grapevine leaves and hyperspectral remote sensing technologies could be applied as a tool to identify the spectral behaviour changes due to stress. Overall, this study verified the feasibility of remote sensing technologies to enhance the efficiency of vineyard management in the correlation of data from various remote sensing data-analysis techniques and viticulturally important variables for plant health and growth, and fruit and wine quality. As a first step to develop a site-specific crop management (SSCM) model for vineyard management, it also proposes future research opportunities to test and develop an efficient vineyard management decision making model.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».