亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Early Detection of Nicosulfuron Toxicity and Physiological Prediction in Maize Using Multi-Branch Deep Learning Models and Hyperspectral Imaging

高光谱成像 深度学习 毒性 环境科学 人工智能 遥感 计算机科学 化学 地质学 有机化学
作者
Tianpu Xiao,Yang Li,Dongxing Zhang,Cui Tao,Xiaoshuang Zhang,Ying Deng,Hongsheng Li,Haoyu Wang
出处
期刊:Journal of Hazardous Materials [Elsevier BV]
卷期号:474: 134723-134723 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.134723
摘要

The misuse of herbicides in fields can cause severe toxicity in maize, resulting in significant reductions in both yield and quality. Therefore, it is crucial to develop early and efficient methods for assessing herbicide toxicity, protecting maize production, and maintaining the field environment. In this study, we utilized maize crops treated with the widely used nicosulfuron herbicide and their hyperspectral images to develop the HerbiNet model. After 4 d of nicosulfuron treatment, the model achieved an accuracy of 91.37 % in predicting toxicity levels, with correlation coefficient R² values of 0.82 and 0.73 for soil plant analysis development (SPAD) and water content, respectively. Additionally, the model exhibited higher generalizability across datasets from different years and seasons, which significantly surpassed support vector machines, AlexNet, and partial least squares regression models. A lightweight model, HerbiNet-Lite, exhibited significantly low complexity using 18 spectral wavelengths. After 4 d of nicosulfuron treatment, the HerbiNet-Lite model achieved an accuracy of 87.93 % for toxicity prediction and R² values of 0.80 and 0.71 for SPAD and water content, respectively, while significantly reducing overfitting. Overall, this study provides an innovative approach for the early and accurate detection of nicosulfuron toxicity within maize fields.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZaZa完成签到,获得积分10
1秒前
wyuanhu完成签到,获得积分10
6秒前
小芭乐完成签到 ,获得积分10
6秒前
奋斗的舒芙蕾完成签到,获得积分10
11秒前
15秒前
开心的瘦子完成签到,获得积分20
21秒前
JOSIELO完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
26秒前
程小柒完成签到 ,获得积分10
31秒前
33秒前
39秒前
Ghiocel完成签到,获得积分10
50秒前
56秒前
佟语雪完成签到,获得积分10
56秒前
轻松的惜芹应助喂喂采纳,获得10
1分钟前
淳于如雪发布了新的文献求助10
1分钟前
LLL完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yar应助淳于如雪采纳,获得10
1分钟前
Koking关注了科研通微信公众号
1分钟前
1分钟前
淳于如雪完成签到,获得积分20
1分钟前
lv发布了新的文献求助10
1分钟前
我是老大应助吴嘉俊采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
在水一方应助阿九采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
ZT完成签到,获得积分10
1分钟前
搜集达人应助zhouleiwang采纳,获得10
1分钟前
吴嘉俊发布了新的文献求助10
1分钟前
仙人掌王朝完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Hello应助zhouleiwang采纳,获得10
1分钟前
阿九完成签到,获得积分10
1分钟前
lllxxx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lv发布了新的文献求助10
1分钟前
冉亦完成签到,获得积分10
1分钟前
WGS完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
华仔应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532049
关于积分的说明 11256153
捐赠科研通 3270925
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805123
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216