The Feasibility, Practicality and Uses of Detecting Crop Water Stress in Southern Ontario Apple Orchards with a UAS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UAS (Unmanned Aerial Systems) are becoming more common place in agricultural sites around the world. While the accuracy of achieving NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from a UAS is well understood, few studies have attempted to acquire other plant health attributes such as CWSI (Crop Water Stress Index), particularly in horticulture such as apple orchards. In addition, no academic studies up to the time of this writing have explored the perceived usefulness of data obtained from a UAS for the average farmer. This study explored the practicality and feasibility of using UAS for apple orchards in Southern Ontario. This study sought to find out if NDVI and CWSI can be accurately obtained from a UAS for apple orchards and if this data can be feasibly obtained and is practical for the average Ontario apple farmer. By flying a UAS over a volunteer orchard and conducting charrette style interviews with orchard owners with the obtained data, the results showed that data is indeed useful to the farmers, despite improvements needed for CWSI accuracy. However, this data is only useful during key times of the growing season and obtaining this data, while feasible, requires planning and logistics around weather and government red tape. This study has laid the ground work for future studies to use as a staging point to improve CWSI estimate accuracy, create new methods of observing health attributes or diseases in apple orchards, and obtain more information on the usefulness of UAS data for Ontario farmers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle