Bông là một loại cây trồng quan trọng và nguyên liệu thô của ngành dệt bông, với sự gia tăng của các khu vực đông dân cư, vấn đề cạnh tranh đất đai giữa cây bông, ngũ cốc và hạt có dầu ngày càng nghiêm trọng, việc sử dụng xen kẽ bông và ngũ cốc có thể làm giảm bớt mâu thuẫn giữa bông và ngũ cốc một cách hiệu quả. trồng cây bông và ngũ cốc, có thể cải thiện năng suất cây trồng và bảo vệ sự đa dạng sinh thái, v.v. Vì vậy, việc theo dõi nhanh chóng và chính xác sự phát triển của bông ở chế độ xen canh có ý nghĩa rất lớn.
Hình ảnh đa phổ và nhìn thấy được của bông ở ba giai đoạn sinh sản được thu thập bằng cảm biến RGB và đa phổ gắn trên UAV, các đặc điểm quang phổ và hình ảnh của chúng được trích xuất và kết hợp với chiều cao của cây bông trên mặt đất, SPAD của bông được được ước tính bằng cách bỏ phiếu hồi quy tích hợp học tập (VRE) và so sánh với ba mô hình, đó là Hồi quy rừng ngẫu nhiên (RFR), Hồi quy cây tăng cường độ dốc (GBR) và Hồi quy máy vectơ hỗ trợ (SVR). . Chúng tôi đã đánh giá độ chính xác ước tính của các mô hình ước lượng khác nhau về hàm lượng diệp lục tương đối trong bông, đồng thời phân tích ảnh hưởng của các tỷ lệ trồng xen khác nhau giữa bông và đậu tương đến sinh trưởng của cây bông, nhằm làm cơ sở cho việc lựa chọn tỷ lệ trồng xen. giữa bông và đậu tương và ước tính chính xác cao của bông SPAD.
So với các mô hình RFR, GBR và SVR, mô hình VRE cho kết quả ước lượng tốt nhất trong việc ước tính SPAD bông. Dựa trên mô hình ước tính VRE, mô hình với các đặc điểm hình ảnh đa phổ, đặc điểm hình ảnh nhìn thấy được và kết hợp chiều cao nhà máy làm đầu vào có độ chính xác cao nhất với bộ thử nghiệm R2, RMSE và RPD lần lượt là 0,916, 1,481 và 3,53.
Người ta đã chứng minh rằng phản ứng tổng hợp dữ liệu đa nguồn kết hợp với thuật toán tích hợp hồi quy biểu quyết cung cấp một phương pháp mới và hiệu quả để ước tính SPAD ở bông.
Thời gian đăng: Dec-03-2024