Ang gapas ingon usa ka hinungdanon nga tanum nga cash ug industriya sa gapas nga hilaw nga materyales, uban ang pagtaas sa mga lugar nga adunay daghang populasyon, gapas, lugas ug mga tanum nga lana sa yuta nga problema sa kompetisyon labi pa ug labi ka grabe, ang paggamit sa gapas ug grain intercropping epektibo nga makapahupay sa panagsumpaki tali sa pagpananom sa gapas ug mga tanum nga lugas, nga makapauswag sa pagka-produktibo sa tanum ug sa pagkalainlain sa ekolohiya. Busa, dako kaayog kahulogan ang paspas ug tukma nga pagmonitor sa pagtubo sa gapas ubos sa intercropping mode.
Multi-spectral ug makita nga mga hulagway sa gapas sa tulo ka fertility stages nakuha sa UAV-mounted multi-spectral ug RGB sensors, ang ilang spectral ug image features gikuha, ug inubanan sa gitas-on sa mga tanom nga gapas sa yuta, ang SPAD sa gapas gibanabana pinaagi sa voting regression integrated learning (VRE) ug itandi sa tulo ka modelo, nga mao, RandomFR Forest Regression (RGB) Machine Regression (SVR). . Among gi-evaluate ang estimation accuracy sa lain-laing mga estimation models sa relative chlorophyll content sa cotton, ug gi-analisa ang mga epekto sa lain-laing ratios sa intercropping tali sa cotton ug soybean sa pagtubo sa cotton, aron makahatag og basehan sa pagpili sa ratio sa intercropping tali sa cotton ug soybean ug ang high-precision nga pagtantiya sa cotton SPAD.
Kung itandi sa mga modelo sa RFR, GBR, ug SVR, ang modelo sa VRE nagpakita sa labing maayo nga mga resulta sa pagtantiya sa pagbanabana sa cotton SPAD. Base sa VRE estimation model, ang modelo nga adunay multispectral image features, visible image features, ug plant height fusion kay ang mga input adunay pinakataas nga accuracy sa test set nga R2, RMSE, ug RPD nga 0.916, 1.481, ug 3.53, matag usa.
Gipakita nga ang multi-source data fusion inubanan sa voting regression integration algorithm naghatag ug bag-o ug epektibong pamaagi para sa SPAD nga pagtantiya sa gapas.
Oras sa pag-post: Dis-03-2024