Памукът като важна касова култура и суровини за памукотекстилната промишленост, с увеличаването на гъсто населените райони, проблемът с конкуренцията на земята при памука, зърнените и маслодайните култури е все по-сериозен, използването на смесени култури от памук и зърно може ефективно да облекчи противоречието между отглеждане на памук и зърнени култури, което може да подобри производителността на културата и опазването на екологичното разнообразие и т.н. на. Поради това е от голямо значение бързото и точно проследяване на растежа на памука при режим на смесени култури.
Мултиспектрални и видими изображения на памук на три етапа на плодовитост бяха получени от монтирани на UAV мултиспектрални и RGB сензори, техните спектрални и образни характеристики бяха извлечени и комбинирани с височината на памуковите растения на земята, SPAD на памука беше оценено чрез интегрирано обучение с регресия на гласуване (VRE) и сравнено с три модела, а именно случайна горска регресия (RFR), градиентно усилено дърво Регресия (GBR) и опорна векторна машинна регресия (SVR). . Ние оценихме точността на оценката на различни модели за оценка на относителното съдържание на хлорофил в памука и анализирахме ефектите от различните съотношения на смесени култури между памук и соя върху растежа на памука, така че да осигурим основа за избор на съотношението на смесени култури между памук и соя и високоточната оценка на SPAD за памук.
В сравнение с моделите RFR, GBR и SVR, моделът VRE показа най-добрите резултати при оценката на SPAD за памук. Въз основа на модела за оценка на VRE, моделът с мултиспектрални характеристики на изображението, характеристики на видимото изображение и сливане на височината на растението като входове имаше най-висока точност с тестов набор R2, RMSE и RPD съответно от 0,916, 1,481 и 3,53.
Беше показано, че сливането на данни от множество източници, комбинирано с алгоритъм за интегриране на регресия на гласуване, осигурява нов и ефективен метод за оценка на SPAD в памук.
Време на публикуване: 3 декември 2024 г