Quantifying the Diversity of Agronomic Traits of Cicer Milkvetch (Astragalus cicer L.) Germplasm Collections Using UAV-Based Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Cicer milkvetch (Astragalus cicer L.) is a non-bloat perennial forage legume well suited for stockpile grazing because of its persistence, high late season quality and yield in the moist areas of the Canadian Prairies. Remote sensing via unmanned aerial vehicles (UAV) has the potential to accurately phenotype forage germplasm with less manual labour. The objectives of this study were: 1) Evaluate the diversity and relationship among 27 populations of cicer milkvetch using agro-morphological traits, 2) Differentiate a sub-set of cicer milkvetch populations from June to mid-October using UAV-based multispectral imaging, and 3) Identify UAV-based traits with significant correlations to the forage DMY and growth of cicer milkvetch. Near Clavet Saskatchewan, a completely randomized nursery of 27 cicer milkvetch populations was characterized nine times from June to mid-October in 2020 and 2021. Measurements included the agro-morphological traits maximum stem length, leaf number per stem, stem density, rhizome spread and plant area scores, and the UAV-based traits NDVI green area and NDVI canopy volume. The first forage harvest occurred in late June and the stockpile harvest in mid-October. Excluding leaf number per stem (first harvest) and plant area (stockpile harvest), significant differences (p<0.05) were identified between populations at both harvest times for the agro-morphological traits. Based on the agro-morphological traits at both harvest times, the first three principal components described 89% of the variation in the data. NDVI green area and NDVI canopy volume were able to differentiate (p<0.05) high and low vigour populations across the growing season. Among the agro-morphological traits, maximum stem length had the highest correlation with forage DMY at the first (r 0.74) and stockpile (0.83) harvests. NDVI green area had the highest correlation with forage DMY among the UAV-based traits at the first harvest (r 0.91) and the correlation with stockpiled forage DMY was improved when NDVI green area was recorded in mid-September (r 0.92). Across the growing season, NDVI green area accurately modelled changes in maximum stem length (r2 0.42-0.60). With a more user-friendly image analysis process, UAV measurements could be an accurate tool for the precision phenotyping of forage germplasm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».