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Analysis of chlorophyll concentration in potato crop by coupling continuous wavelet transform and spectral variable optimization / Ning Liu in Remote sensing, vol 12 n° 17 (September-1 2020)  

Public [article]  inRemote sensing > vol 12 n° 17 (September-1 2020) . - 22 p. Titre : Analysis of chlorophyll concentration in potato crop by coupling continuous wavelet transform and spectral variable optimization Type de document : Article/Communication Auteurs : Ning Liu, Auteur ; Zizheng Xing, Auteur ; Ruomei Zhao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : 22 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] azote [Termes IGN] chlorophylle [Termes IGN] coefficient de corrélation [Termes IGN] échantillonnage [Termes IGN] étalonnage de modèle [Termes IGN] pomme de terre [Termes IGN] réflectance [Termes IGN] régression des moindres carrés partiels [Termes IGN] transformation en ondelettes Résumé : (auteur) The analysis of chlorophyll concentration based on spectroscopy has great importance for monitoring the growth state and guiding the precision nitrogen management of potato crops in the field. A suitable data processing and modeling method could improve the stability and accuracy of chlorophyll analysis. To develop such a method, we collected the modelling data by conducting field experiments at the tillering, tuber-formation, tuber-bulking, and tuber-maturity stages in 2018. A chlorophyll analysis model was established using the partial least-square (PLS) algorithm based on original reflectance, standard normal variate reflectance, and wavelet features (WFs) under different decomposition scales (21–210, Scales 1–10), which were optimized by the competitive adaptive reweighted sampling (CARS) algorithm. The performances of various models were compared. The WFs under Scale 3 had the strongest correlation with chlorophyll concentration with a correlation coefficient of −0.82. In the model calibration process, the optimal model was the Scale3-CARS-PLS, which was established based on the sensitive WFs under Scale 3 selected by CARS, with the largest coefficient of determination of calibration set (R2c) of 0.93 and the smallest R2c−R2cv value of 0.14. In the model validation process, the Scale3-CARS-PLS model had the largest coefficient of determination of validation set (R2v) of 0.85 and the smallest root–mean–square error of cross-validation (RMSEV) value of 2.77 mg/L, demonstrating good prediction capability of chlorophyll concentration. Finally, the analysis performance of the Scale3-CARS-PLS model was measured using the testing data collected in 2020; the R2 and RMSE values were 0.69 and 3.36 mg/L, showing excellent applicability. Therefore, the Scale3-CARS-PLS model could be used to analyze chlorophyll concentration. This study indicated the best decomposition scale of continuous wavelet transform and provided an important support method for chlorophyll analysis in the potato crops. Numéro de notice : A2020-600 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs12172826 Date de publication en ligne : 31/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs12172826 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95950 [article]

Above-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyperspectral imaging / Bo Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 162 (April 2020) . - pp 161 -1 72 Titre : Above-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyperspectral imaging Type de document : Article/Communication Auteurs : Bo Li, Auteur ; Xiangming Xu, Auteur ; Li Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 161 -1 72 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] biomasse aérienne [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] hauteur de la végétation [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] pomme de terre [Termes IGN] régression des moindres carrés partiels [Termes IGN] rendement agricole Résumé : (auteur) Rapid and accurate biomass and yield estimation facilitates efficient plant phenotyping and site-specific crop management. A low altitude unmanned aerial vehicle (UAV) was used to acquire RGB and hyperspectral imaging data for a potato crop canopy at two growth stages to estimate the above-ground biomass and predict crop yield. Field experiments included six cultivars and multiple treatments of nitrogen, potassium, and mixed compound fertilisers. Crop height was estimated using the difference between digital surface model and digital elevation models derived from RGB imagery. Combining with two narrow-band vegetation indices selected by the RReliefF feature selection algorithm. Random Forest regression models demonstrated high prediction accuracy for both fresh and dry above-ground biomass, with a coefficient of determination (r2) > 0.90. Crop yield was predicted using four narrow-band vegetation indices and crop height (r2 = 0.63) with imagery data obtained 90 days after planting. A Partial Least Squares regression model based on the full wavelength spectra demonstrated improved yield prediction (r2 = 0.81). This study demonstrated the merits of UAV-based RGB and hyperspectral imaging for estimating the above-ground biomass and yield of potato crops, which can be used to assist in site-specific crop management. Numéro de notice : A2020-125 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.02.013 Date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.013 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94750 [article]

LAI retrieval from multiangular image classification and inversion of a ray tracing model / R. Casa in Remote sensing of environment, vol 98 n° 4 (30/10/2005)  

Public [article]  inRemote sensing of environment > vol 98 n° 4 (30/10/2005) . - pp 414 - 428 Titre : LAI retrieval from multiangular image classification and inversion of a ray tracing model Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Casa, Auteur ; H.G. Jones, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 414 - 428 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] couvert végétal [Termes IGN] cultures [Termes IGN] image multiangulaire [Termes IGN] Italie [Termes IGN] lancer de rayons [Termes IGN] Leaf Area Index [Termes IGN] modèle d'inversion [Termes IGN] modèle de diffusion du rayonnement [Termes IGN] pomme de terre [Termes IGN] rayonnement infrarouge [Termes IGN] réflectance végétale Résumé : (Auteur) A non-conventional approach for the estimation of leaf area index (LAI) and leaf angle distribution (LAD), based on the use of information contained in multiangular images and the inversion of a canopy ray tracing model, is proposed in this work. As an alternative to the use of overall image reflectance data, the image fraction components, i.e. sunlit and shaded leaves and soil, are obtained by supervised classification of groundbased multiangular images acquired using an inexpensive colour infrared camera, the Dycam ADC. These data are used for the inversion of a numerical model of a vegetation canopy in which the latter is described as composed of randomly distributed disks (leaves). The model was developed using the POV-ray ray tracer. Model inversion is carried out using the look-up-table approach. The proposed methodology was tested using an extensive data set gathered on the potato crop during experimental trials carried out at Viterbo (Italy) for 3 years. The results show that LAI was successfully estimated with a RMSE varying from 0.29 to 0.75 in the different years. The potential sources of error in both estimated and measured LAI values are extensively discussed. Numéro de notice : A2005-433 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.rse.2005.08.005 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.08.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27569 [article]

Approfondissement des techniques de diagnostique des propriétés spectrales d'une culture / Laure Chandelier (2002)

Public Titre : Approfondissement des techniques de diagnostique des propriétés spectrales d'une culture Type de document : Mémoire Auteurs : Laure Chandelier , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2002 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie [Rapport de projet pluridisciplinaire dans le cadre du cycle des] ingénieurs géographiques et cartographiques de l'état IT2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] agriculture de précision [Termes IGN] analyse spectrale [Termes IGN] azote [Termes IGN] développement durable [Termes IGN] image hyperspectrale [Termes IGN] Matlab [Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index [Termes IGN] pomme de terre [Termes IGN] Québec (Canada) [Termes IGN] SAS (logiciel) [Termes IGN] spectroradiomètre [Termes IGN] stress hydrique Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Au Québec, des moyens importants sont actuellement mis en oeuvre pour développer une agriculture durable. L'agriculture de précision, qui s'inscrit dans ce contexte, a pour principal objectif de mettre la bonne dose d'engrais au bon moment et au bon endroit. Un groupe de recherche du laboratoire de géomatique agricole et d'agriculture de précision (Université Laval, Québec) travaille actuellement sur la détection hâtive des stress hydrique et nutritif dans les grandes cultures. Il s'agit de constituer, à partir de spectroscopie et de fluorimétrie, des indices critiques, révélateurs de l'état carencé de la plante. La campagne de l'été 2002 portait sur deux espèces de pomme de terre soumises à des stress en azote, en potassium et en magnésium. La première grande partie de ce projet a été l'acquisition des données nécessaires à la recherche. La deuxième partie a consisté en une étude des plants carencés en azote sur la bande spectrale 980nm. Il s'agissait de déterminer des indices hyperspectraux susceptibles de discriminer les traitements en azote et de fournir des modules de gestion des données spectrales. Des outils ont été développés (fonctions Matlab et macros Excel) pour calculer les indices proposés et des statistiques ont été effectués avec le logiciel SAS sur chacun de ces indices. L'indice NDVI portant sur les bandes 600-700nm et 700-980nm est apparu comme le plus efficace. Note de contenu : 1. CONTEXTE DU PROJET L'agriculture de précision Les différents projets de recherche Le travail effectué 2. L'ACQUISITION DES DONNEES Les différents instruments utilisés Les campagnes de mesure en serre et en champ La mise en forme des données 3. L'EXPLOITATION DES DONNEES La recherche documentaire pour l'analyse spectrale La sélection, l'organisation et la représentation des données L'analyse statistique des données Numéro de notice : 18117 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de Géomatique Agricole et d'Agriculture de Précision GAAP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=50659

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
18117-01	PROJET	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible
18117-02	PROJET	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

Terre de Tunisie / A. Kammoun (1998)

Public Titre : Terre de Tunisie Type de document : Monographie Auteurs : A. Kammoun, Auteur ; B. Ben Ammar, Auteur ; Republique tunisienne, Auteur ; Ministère de l'agriculture (Tunisie), Auteur Editeur : Tunis : République tunisienne. Ministère de l'Agriculture Année de publication : 1998 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géographie mondiale [Termes IGN] agriculture (secteur primaire) [Termes IGN] cultures maraichères [Termes IGN] élevage [Termes IGN] forêt [Termes IGN] horticulture [Termes IGN] Olea europaea [Termes IGN] Tunisie Numéro de notice : 18143 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55343

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
18143-01	60.16	Livre	Centre de documentation	En réserve M-103	Disponible

Agriculture, agrometeorological aspects of crops in Iitaly, Spain and Greece / G. Narciso (1992)

Permalink

Agriculture, agrometeorological aspects of forecasting yields of potato within the E.C. [European Community] / D.K.L. Mackerron (1992)

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Agriculture, agrometeorological aspects of crops in the United Kingdom and Ireland / M.N. Hough (1990)

Permalink

Potato crop distribution and subdivision on soil type and potential water deficit : An integration of satellite imagery and environmental spatial database / G.G. Wright in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 9 n° 4 (April 1988)  

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