Mapping spatial distribution of a disease forecasting model using precipitation and relative humidity measurements provided by weather radar
Notice bibliographique
Résumé
Many applications of remote sensing in agriculture have been developed since 60 years but mostly since the launch of Landsat 1 in 1972. With time, improvements in spatial, spectral and temporal resolution have been made and generated a resurgence of remote sensing popularity. Combined with agricultural systems modelling, remote sensing data such as weather radar measurements can help to obtain an accurate tool in real-time for agricultural decision-makers. Indeed, precipitation and relative humidity (RH) could become available for the agricultural decision-makers using the McGill Doppler S-band radar. At present, precipitation measurements are available with a spatial resolution of 1 km up to a range of 240 km and RH data could be available with a resolution of a few kilometres up to a range of 40 km. Both weather variables could be available with a time scale of 5 min if requested. These measurements would compensate for the actual lack of a dense weather station network prevailing in southern Quebec. So far, the reliability of weather radar measurements has been tested by the scientific community for precipitation data but has never been tested for the RH data. In this study, a comparison between RH measured at three weather stations and RH calculated from weather radar measurements was made using consecutive time interval of 240 hours in 1997 and 336 hours in 1998. A valid t-test designed for simple linear regression analysis with two time series as dependent and explanatory variable, and based on the first-difference ratios (FDR) of the time series clearly showed that RH calculated from radar measurements is comparable to the one measured at weather stations. Thereafter, the possibility of integrating weather radar measurements (precipitation and RH) in a geographic information system (GIS) to map the variability of a crop disease was verified. Results indicated the potential of weather radar measurements in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».