El algodón como importante cultivo comercial y materia prima de la industria textil del algodón, con el aumento de áreas densamente pobladas, el problema de competencia de la tierra de cultivos de algodón, cereales y semillas oleaginosas es cada vez más grave, el uso de cultivos intercalados de algodón y cereales puede aliviar eficazmente la contradicción entre cultivo de algodón y cereales, que pueden mejorar la productividad del cultivo y la protección de la diversidad ecológica, etc. Por lo tanto, es de gran importancia monitorear de manera rápida y precisa el crecimiento del algodón en modo de cultivo asociado.
Se adquirieron imágenes multiespectrales y visibles del algodón en tres etapas de fertilidad mediante sensores multiespectrales y RGB montados en vehículos aéreos no tripulados, se extrajeron sus características espectrales y de imagen y, combinadas con la altura de las plantas de algodón en el suelo, se obtuvo el SPAD del algodón. estimado mediante aprendizaje integrado de regresión de votación (VRE) y comparado con tres modelos, a saber, regresión de bosque aleatorio (RFR), regresión de árbol potenciada 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 cultivos intercalados entre algodón y soja en el crecimiento del algodón, a fin de proporcionar una base para la selección de la proporción de cultivos intercalados. 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 al estimar la SPAD del algodón. Según el modelo de estimación de VRE, el modelo con características de imagen multiespectral, características de imagen visible y fusión de altura de planta como entradas tuvo la mayor precisión con el conjunto de pruebas R2, RMSE y RPD 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 eficaz para la estimación SPAD en algodón.
Hora de publicación: 03-dic-2024