Iron, magnesium, nitrogen and potassium deficiency symptom discrimination by reflectance spectroscopy in grapevine leaves

2018 ◽  
Vol 241 ◽  
pp. 152-159 ◽  
Author(s):  
Laura Rustioni ◽  
Daniele Grossi ◽  
Lucio Brancadoro ◽  
Osvaldo Failla
Keyword(s):  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Potassium Deficiency ◽  
Deficiency Symptom ◽  
Grapevine Leaves

Use of reflectance spectroscopy to estimate the organic carbon and CaCO3 contents of soils

2012 ◽  
Vol 61 (2) ◽  
pp. 277-290 ◽  
Author(s):  
Ádám Csorba ◽  
Vince Láng ◽  
László Fenyvesi ◽  
Erika Michéli
Keyword(s):  
Organic Carbon ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Partial Least Squares Regression ◽  
Mean Squared Error ◽  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Least Squares Regression ◽  
Root Mean Squared Error ◽  
Squared Error

Napjainkban egyre nagyobb igény mutatkozik olyan technológiák és módszerek kidolgozására és alkalmazására, melyek lehetővé teszik a gyors, költséghatékony és környezetbarát talajadat-felvételezést és kiértékelést. Ezeknek az igényeknek felel meg a reflektancia spektroszkópia, mely az elektromágneses spektrum látható (VIS) és közeli infravörös (NIR) tartományában (350–2500 nm) végzett reflektancia-mérésekre épül. Figyelembe véve, hogy a talajokról felvett reflektancia spektrum információban nagyon gazdag, és a vizsgált tartományban számos talajalkotó rendelkezik karakterisztikus spektrális „ujjlenyomattal”, egyetlen görbéből lehetővé válik nagyszámú, kulcsfontosságú talajparaméter egyidejű meghatározása. Dolgozatunkban, a reflektancia spektroszkópia alapjaira helyezett, a talajok ösz-szetételének meghatározását célzó módszertani fejlesztés első lépéseit mutatjuk be. Munkánk során talajok szervesszén- és CaCO3-tartalmának megbecslését lehetővé tévő többváltozós matematikai-statisztikai módszerekre (részleges legkisebb négyzetek módszere, partial least squares regression – PLSR) épülő prediktív modellek létrehozását és tesztelését végeztük el. A létrehozott modellek tesztelése során megállapítottuk, hogy az eljárás mindkét talajparaméter esetében magas R2értéket [R2(szerves szén) = 0,815; R2(CaCO3) = 0,907] adott. A becslés pontosságát jelző közepes négyzetes eltérés (root mean squared error – RMSE) érték mindkét paraméter esetében közepesnek mondható [RMSE (szerves szén) = 0,467; RMSE (CaCO3) = 3,508], mely a reflektancia mérési előírások standardizálásával jelentősen javítható. Vizsgálataink alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a reflektancia spektroszkópia és a többváltozós kemometriai eljárások együttes alkalmazásával, gyors és költséghatékony adatfelvételezési és -értékelési módszerhez juthatunk.

Soybean Phosphorus and Potassium Deficiency Detection as Influenced by Plant Growth Stage

1988 ◽  
Vol 80 (4) ◽  
pp. 586-591 ◽  
Author(s):  
W. B. Hallmark ◽  
C. J. DeMooy ◽  
H. F. Mooris ◽  
John Pesek ◽  
K. P. Shao ◽  
...  
Keyword(s):  
Plant Growth ◽  
Growth Stage ◽  
Potassium Deficiency ◽  
Phosphorus And Potassium

Synthesis of nickel selenites, their solubility and bonding in them

1982 ◽  
Vol 47 (8) ◽  
pp. 2069-2076 ◽  
Author(s):  
Miroslav Ebert ◽  
Zdeněk Mička ◽  
Ilona Peková
Keyword(s):  
Magnetic Properties ◽  
Hydrogen Bonding ◽  
Solubility Diagram ◽  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Chloride Anion ◽  
Fluoride Anion ◽  
Infrared Absorption Spectroscopy ◽  
Magnetic Parameters ◽  
Nickel Cation ◽  
Spectrochemical Series

The solubility diagram of the NiSeO3-SeO2-H2O system at 25 °C was studied, and on its basis, Ni(HSeO3)2.2 H2O was prepared. This selenite and NiSeO3.2 H2O were investigated by infrared absorption spectroscopy and by electronic reflectance spectroscopy and their magnetic properties were determined. Based on the infrared spectra, the force constants of the selenium-oxygen bonds were determined and the hydrogen bonding was characterized. The electronic reflectance spectra and the magnetic parameters indicate an octahedral arrangement of the coordination sphere of the nickel cation and characterize the selenite anion as a ligand that in the spectrochemical series assumes a position between the fluoride anion and water and in the nephelauxetic series, between ethylenediamine and the chloride anion.

scholarly journals Predicting quality, texture and chemical content of yam (Dioscorea alata L.) tubers using near infrared spectroscopy

2021 ◽  
pp. 096703352110075
Author(s):  
Adou Emmanuel Ehounou ◽  
Denis Cornet ◽  
Lucienne Desfontaines ◽  
Carine Marie-Magdeleine ◽  
Erick Maledon ◽  
...  
Keyword(s):  
High Throughput ◽  
Dry Matter ◽  
Near Infrared ◽  
Reflectance Spectroscopy ◽  
Infrared Reflectance ◽  
Quality Traits ◽  
Near Infrared Reflectance Spectroscopy ◽  
Near Infrared Reflectance ◽  
Infrared Reflectance Spectroscopy ◽  
Texture Attributes

Despite the importance of yam ( Dioscorea spp.) tuber quality traits, and more precisely texture attributes, high-throughput screening methods for varietal selection are still lacking. This study sets out to define the profile of good quality pounded yam and provide screening tools based on predictive models using near infrared reflectance spectroscopy. Seventy-four out of 216 studied samples proved to be moldable, i.e. suitable for pounded yam. While samples with low dry matter (<25%), high sugar (>4%) and high protein (>6%) contents, low hardness (<5 N), high springiness (>0.5) and high cohesiveness (>0.5) grouped mostly non-moldable genotypes, the opposite was not true. This outline definition of a desirable chemotype may allow breeders to choose screening thresholds to support their choice. Moreover, traditional near infrared reflectance spectroscopy quantitative prediction models provided good prediction for chemical aspects (R2 > 0.85 for dry matter, starch, protein and sugar content), but not for texture attributes (R2 < 0.58). Conversely, convolutional neural network classification models enabled good qualitative prediction for all texture parameters but hardness (i.e. an accuracy of 80, 95, 100 and 55%, respectively, for moldability, cohesiveness, springiness and hardness). This study demonstrated the usefulness of near infrared reflectance spectroscopy as a high-throughput way of phenotyping pounded yam quality. Altogether, these results allow for an efficient screening toolbox for quality traits in yams.

Silicon Supplied Via Roots or Leaves Relieves Potassium Deficiency in Maize Plants

Silicon ◽  
2021 ◽  
Author(s):  
Marcilene Machado dos Santos Sarah ◽  
Renato de Mello Prado ◽  
Gelza Carliane Marques Teixeira ◽  
Jonas Pereira de Souza Júnior ◽  
Robson Luis Silva de Medeiros ◽  
...  
Keyword(s):  
Potassium Deficiency ◽  
Maize Plants
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document