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This work was supported by the Spanish projects "HolisticWheat" (PID2022-138307OB-C21) , Ministerio de Ciencia e Innovacion, Spain and "DENSIPLANT" from the CERCA Center Agrotecnio, Generalitat de Catalunya, Spain J.J.-B. was supported by INVESTIGO 2022 program from Plan de Recuperacion, Transformacion y Resiliencia (NextGenerationEU) . Currently J.J.-B. is recipient of a FPI doctoral fellowship PREP2022000560 funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033 and FSE+. C.S.C. held a Maria Zambrano's fellowship from the University of Lleida funded by Spanish Ministry of Universities and the European Social Fundand currently is contracted by the project PID2021127415OB-I00 funded by AEI (State Research Agency of Spain) . S.C.K. is supported by the Ramon y Cajal RYC-2019-027818-I research fellowship from the Ministerio de Ciencia e Innovacion, MINECO, Spain. We also acknowledge the support from the Institut de Recerca de l'Aigua and the Universitat de Barcelona.

Análisis de autorías institucional

Gracia-Romero, AdrianAutor o CoautorLopes, Marta Da SilvaAutor o Coautor

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22 de abril de 2025
Publicaciones
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Artículo

Winter wheat plant density determination: Robust predictions across varied agronomic conditions using multiscale RGB imaging

Publicado en:Smart Agricultural Technology. 11 100921- - 2025-08-01 11(), DOI: 10.1016/j.atech.2025.100921

Autores: Jauregui-Beso, Jara; Gracia-Romero, Adrian; Carrera, Constanza S; Lopes, Marta da Silva; Araus, Jose Luis; Kefauver, Shawn Carlisle

Afiliaciones

Cultius Extensius Sostenibles. Producció Vegetal - Autor o Coautor
IRTA Inst Food & Agr Res & Technol, Sustainable Field Crops Program, Lleida 25198, Spain - Autor o Coautor
Univ Barcelona, Fac Biol, Plant Physiol Sect, Integrat Crop Ecophysiol Grp,AGROTECNIO CERCA Ctr, Ave Diagonal 643, Barcelona 08028, Spain - Autor o Coautor
Univ Lleida, Dept Crop & Forest Sci, AGROTECNIO CERCA Ctr, Ave Rovira Roure 191, Lleida 25198, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Cereal plant density is a crucial agronomic factor affecting resource management and yield. This study automated wheat density estimation using multiscale imaging from ground and Unmanned Aerial Vehicles (UAV) at 15, 30, and 50m Conducted over two agronomic seasons (2022 and 2023) with different water profiles, it analyzed three wheat genotypes (cv. Bologna, Hondia, and Marcopolo) sown at five densities ranging from 35 to 560 seeds m-2. Images collected through RGB sensors across Haun's developmental stages 2.6-12.2 provided data for calculating 15 Vegetation Indexes (VIs), which, along with their Principal Components (PCs), were used as inputs for Ridge and Principal Component Regression (PCR) models. Training was conducted on the 2022 datasets using 4-fold, 10-repeated cross-validation to determine the most predictive growth stages, with Haun stages 5.3 to 7.3 yielding the best results, irrespective of resolution. Testing on 2023 datasets showed that Ridge models consistently outperformed PCR, especially for medium to high-density ranges (140-560 seeds m-2), though they underperformed at lower densities, leading to their exclusion from the testing data. The top-performing Ridge model, trained on Haun stages 7.1-7.3 at 50 m (1.18 cm pixel-1), achieved Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 17.91% - 28.54% (0.9-0.68 R2) values across various test sets, with stable performance throughout resolutions and stages (4.4-4.8). These findings show robust prediction capabilities across a broader developmental range and from the lowest resolution recorded, especially when vegetation coverage is abundant. The study highlights the practicality of high-throughput RGB imaging for scalable, flexible and affordable plant density estimation.

Palabras clave

Absolute error maeArea indexLeaf chlorophyll contentMachine learningMultiscale imagingPlant densityPopulation-densityRegressioRgb vegetation indicesSeeding densitySeedling emergenceSpring wheatTriticum-aestivumUavWheaYield components

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Smart Agricultural Technology debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 4/20, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Agricultural Engineering.

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-04:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 3 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/20.500.12327/3817