El algodón, como importante cultivo comercial y materia prima para la industria textil algodonera, con el aumento de la densidad poblacional, la competencia por la tierra entre los cultivos de algodón, cereales y oleaginosas se agudiza. El intercalado de algodón y cereales puede mitigar eficazmente esta contradicción, mejorando así la productividad del cultivo y la protección de la diversidad ecológica. Por lo tanto, es fundamental monitorear con rapidez y precisión el crecimiento del algodón mediante el intercalado.
Imágenes multiespectrales y visibles del algodón en tres etapas de fertilidad fueron adquiridas por sensores multiespectrales y RGB montados en UAV, sus características espectrales y de imagen fueron extraídas y combinadas con la altura de las plantas de algodón en el suelo, el SPAD del algodón fue estimado por aprendizaje integrado de regresión de votación (VRE) y comparado con tres modelos, a saber, Regresión de bosque aleatorio (RFR), Regresión de árbol potenciado por gradiente (GBR) y Regresión de máquina de vectores de soporte (SVR). . Evaluamos la precisión de la estimación de diferentes modelos de estimación sobre el contenido relativo de clorofila del algodón, y analizamos los efectos de diferentes proporciones de cultivo intercalado entre algodón y soja sobre el crecimiento del algodón, a fin de proporcionar una base para la selección de la proporción de cultivo intercalado entre algodón y soja y la estimación de alta precisión del SPAD del algodón.
En comparación con los modelos RFR, GBR y SVR, el modelo VRE mostró los mejores resultados de estimación para la SPAD del algodón. Según el modelo de estimación VRE, el modelo con características de imagen multiespectral, características de imagen visible y fusión de altura de planta como entradas presentó la mayor precisión, con valores de R², RMSE y RPD del conjunto de prueba de 0,916, 1,481 y 3,53, respectivamente.
Se demostró que la fusión de datos de múltiples fuentes combinada con el algoritmo de integración de regresión de votación proporciona un método nuevo y efectivo para la estimación SPAD en algodón.
Hora de publicación: 03-dic-2024