Estimating nitrogen requirement of grain corn in Manitoba using optical spectral reflectance
Notice bibliographique
Résumé
Optical sensors can measure optical (visible/near-infrared) reflectance and be used to assess crop canopy conditions. In this study, two hand-held active sensors (GreenSeeker® and CropCircleTM) and a passive aerial sensor (Red-Edge multi-spectral camera) were compared at three growth stages of grain corn (V4, V8 and V12) to predict in-season nitrogen (N) requirement. Active optical sensors have a light source. Passive sensors rely on sunlight; thus, their reflectance measurements are subject to changing sunlight conditions. Here a high reflectance area of canopy non-limited by N was used to standardize for variations in sunlight conditions between measurements days. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for all three sensors and the Normalized Difference Red-Edge index (NDRE) using the CropCircleTM and Red-Edge were also compared. Four site-years (2018-2021) of N response trials were combined to capture N response under different meteorological conditions and create a regional response model, adjusted for N fertilizer and corn grain prices to determine the optimum N rate to apply. Measured grain yield significantly increased (adjR2=0.40) with N supply (spring soil nitrate plus N rate). The maximum return to nitrogen (MRTN) using a current high price ratio ($N: $Corn) of 9.15:1 was 177 kg N/ha for 7,986 kg grain/ha. Two methods were used to make N addition recommendations. The first was using a quadratic response model for grain corn yield to N supply. The second was the optical sensor approach compared the difference between a non-limited area and the field estimate using canopy spectral reflectance. The optical sensor approach (187 kg/ha N) was the closest to the determined MRTN of 177 kg N/ha. Standardizing light conditions at V4 provided significant associations of NDVI and NDRE with yield regardless of the sensor. At V8, only Red-Edge NDVI and NDRE were improved by standardization. Standardization had no effect at V12. For determining in-season N addition to grain corn in Manitoba, it is best to determine NDRE using the CropCircle V12 (adjR2 = 0.62). However, it is recommended for Manitoba farmers to standardize reflectance values to an N non-limited crop area as they prefer earlier timing for top or side-dressing corn between the V4 to V8 developmental stages.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».