Puuvill kui oluline rahakultuuri ja puuvilla tekstiilitööstuse tooraine, tiheasustusega alade arvu suurenemisega muutub puuvilla, teravilja ja õlikultuuride maa konkurentsiprobleem üha tõsisemaks, puuvilla ja teravilja vahevilja kasutamine võib tõhusalt leevendada vastuolu. puuvilla ja teravilja kasvatamine, mis võib parandada saagi tootlikkust ja ökoloogilise mitmekesisuse kaitset jne. Seetõttu on väga oluline jälgida kiirelt ja täpselt puuvilla kasvu vahekultuuride režiimis.
UAV-le paigaldatud multispektraal- ja RGB-anduritega saadi puuvillast multispektraalsed ja nähtavad kujutised kolmes viljakusfaasis, eraldati nende spektraalsed ja pildiomadused ning kombineerituna puuvillataimede kõrgusega maapinnal saadi puuvilla SPAD. hinnatud hääletamise regressiooni integreeritud õppimise (VRE) abil ja võrreldud kolme mudeliga, nimelt juhusliku metsaregressiooniga (RFR), gradient võimendatud puu regressiooniga (GBR) ja toetusega Vektormasina regressioon (SVR). . Hindasime erinevate puuvilla suhtelise klorofüllisisalduse hindamismudelite täpsust ning analüüsisime puuvilla ja soja erinevate vahekordade mõju puuvilla kasvule, et anda alus vahekultuuride vahekorra valikule. puuvilla ja sojaoa vahel ning puuvilla SPAD-i ülitäpset hindamist.
Võrreldes RFR, GBR ja SVR mudelitega näitas VRE mudel puuvilla SPAD hindamisel parimaid hinnangutulemusi. VRE hinnangumudeli põhjal oli mudelil, mille sisenditeks olid multispektraalsed kujutise tunnused, nähtavad kujutise tunnused ja taime kõrguse liitmine, kõrgeim täpsus testikomplektiga R2, RMSE ja RPD vastavalt 0,916, 1,481 ja 3,53.
Näidati, et mitmest allikast koosnev andmete liitmine koos hääletamise regressiooni integreerimise algoritmiga pakub uue ja tõhusa meetodi SPAD-i hindamiseks puuvillas.
Postitusaeg: detsember 03-2024