Puuvill kui oluline rahakultuur ja puuvillatööstuse tooraine. Tihedalt asustatud alade laienedes on puuvilla, teravilja ja õlikultuuride maakonkurentsi probleem üha tõsisem. Puuvilla ja teravilja segakultuuride kasutamine aitab tõhusalt leevendada vastuolu puuvilla ja teravilja kasvatamise vahel, parandades seeläbi põllukultuuri tootlikkust ja kaitstes ökoloogilist mitmekesisust jne. Seetõttu on väga oluline puuvilla kasvu segakultuuride režiimis kiiresti ja täpselt jälgida.
Mehitamata õhusõidukitele paigaldatud multispektraalsete ja RGB-andurite abil saadi puuvilla multispektraalsed ja nähtava valguse kujutised kolmes viljakusfaasis, nende spektraalsed ja pildiomadused ekstraheeriti ning kombineerituna puuvillataimede kõrgusega maapinnal hinnati puuvilla SPAD-i hääletusregressiooni integreeritud õppe (VRE) abil ja võrreldi seda kolme mudeliga: juhusliku metsa regressioon (RFR), gradiendiga võimendatud puu regressioon (GBR) ja tugivektorimasina regressioon (SVR). Hinnati erinevate hindamismudelite hinnangu täpsust puuvilla suhtelise klorofülli sisalduse osas ning analüüsiti puuvilla ja sojaoa segakultuuride suhte mõju puuvilla kasvule, et luua alus puuvilla ja sojaoa segakultuuride suhte valikuks ja puuvilla SPAD-i suure täpsusega hindamiseks.
Võrreldes RFR-, GBR- ja SVR-mudelitega näitas VRE-mudel puuvilla SPAD-i hindamisel parimaid hindamistulemusi. VRE-mudeli põhjal oli multispektraalsete pilditunnuste, nähtava pildi tunnuste ja taime kõrguse liitmisega mudelil suurim täpsus, kusjuures testkomplekti R2, RMSE ja RPD olid vastavalt 0,916, 1,481 ja 3,53.
Näidati, et mitme allika andmete fusioon koos hääletusregressiooni integreerimise algoritmiga pakub uue ja tõhusa meetodi SPAD-i hindamiseks puuvilla puhul.
Postituse aeg: 03. dets 2024