Monitoring the nitrogen status of a cereal in intercropping by semantic segmentation of RGB images

Z. Yao; E. Denimal; C. Gée

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Monitoring the nitrogen status of a cereal in intercropping by semantic segmentation of RGB images

in Precision agriculture '25

Autor:innen:

Z. Yao

Z. Yao
zexing.yao@inrae.fr

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E. Denimal

E. Denimal

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C. Gée

C. Gée

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Art:: Kapitel

Seiten:: 466–473

DOI:: https://doi.org/10.1163/9789004725232_060

Angemeldet über:

Dar Hadith al Hassania

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A scalable and non-invasive solution for monitoring the nitrogen status of a cereal crop in intercropping (triticale-faba bean) using low-cost digital tools and visible imagery was presented in this study. First, to accurately isolate triticale from the scene, semantic segmentation of RGB images was performed using the DeepLabV3+ model. Two preprocessing methods, resize and cut, were evaluated to optimize the model performance. The cut method yielded better results (mean intersection over union (mIoU)=90.64±3.66). Then, using the triticale images, a new agronomic index, the normalized dark green colour index (nDGCI), was tested as an alternative to chlorophyll meter measurements, enabling large-scale nitrogen monitoring. These findings highlighted the potential of digital tools and image-based methods to drive sustainable agriculture by simplifying nitrogen monitoring techniques.

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Precision agriculture '25

ISBN:: 9789004725232

Verleger:: Wageningen Academic

Print-Publikationsdatum:: 18 Jun 2025

Fachgebiete
- Biowissenschaften
  - Allgemein
  - Landwirtschaft und Umwelt

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