Using UAVs and NDVI Readings to Predict Grower N Rates in North Carolina Cotton
Notice bibliographique
Résumé
This research project was completed in conjunction with an ongoing research effort in Virginia cotton using remote sensing to predict nitrogen (N) application rates. The study was conducted in Scotland Neck, North Carolina which is in Halifax County, NC (36.1331597, -77.5026541). This area is the highest yielding county in the State of North Carolina, producing 95,000 bales in 2021 (USDA NASS, 2022). This makes it optimum for the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) study and its algorithm creation. Through normalized difference vegetation index (NDVI) readings, the health of the plant can be determined by the foliage values presented by looking at nitrogen (N). In this study, the UAV equipped with a thermal/multispectral camera flew a 17-acre plot of upland cotton. There were two treatments during the study with the first being the grower practice of N fertilization and the second being UAV determined N application rate at five weeks after planting (5WAP) with four replications of each treatment. Each plot was twenty-four rows and spanned the length of the field. The UAV was flown at 5WAP to determine N rates at lay-by. Nitrogen was applied at a grower standard rate of 92 lbs. N/acre on four control replications and at a UAV prescription of 114 lbs. N/acre on four test replications. The study was harvested on November 8, 2022. Replication acres were counted, bale weights were taken, and lint samples were pulled at this time. The lint samples were ginned out at the Tidewater Research station in Suffolk, Virginia. The data was analyzed and found that the N prescription provided by UAV had an 83 lbs. lint/acre advantage over the grower standard. At a 42.7% turnout the grower standard N application resulted in a yield of 1,806 lbs. lint/acre and the UAV prescribed N resulted in a yield of 1,889 lbs. lint/acre.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».