El algodón, como cultivo comercial importante y materia prima para la industria textil, enfrenta un problema cada vez más grave de competencia por la tierra con otros cultivos, como el algodón, los cereales y las oleaginosas, debido al aumento de la densidad poblacional. El cultivo intercalado de algodón y cereales puede mitigar eficazmente la contradicción entre ambos, mejorando la productividad y protegiendo la biodiversidad. Por lo tanto, es fundamental monitorear de forma rápida y precisa el crecimiento del algodón bajo este sistema.
Se obtuvieron imágenes multiespectrales y visibles de algodón en tres etapas de fertilidad mediante sensores multiespectrales y RGB instalados en un dron. Se extrajeron sus características espectrales y de imagen, y, combinándolas con la altura de las plantas de algodón en el suelo, se estimó el índice SPAD del algodón mediante aprendizaje integrado de regresión por votación (VRE). Este índice se comparó con tres modelos: regresión de bosque aleatorio (RFR), regresión de árbol con potenciación de gradiente (GBR) y regresión de máquina de vectores de soporte (SVR). Se evaluó la precisión de la estimación de los diferentes modelos sobre el contenido relativo de clorofila del algodón y se analizaron los efectos de distintas proporciones de cultivo intercalado entre algodón y soja en el crecimiento del algodón. Esto permitió fundamentar la selección de la proporción óptima de cultivo intercalado entre algodón y soja y la estimación de alta precisión del índice SPAD del algodón.
En comparación con los modelos RFR, GBR y SVR, el modelo VRE mostró los mejores resultados de estimación del SPAD del algodón. Basado en el modelo de estimación VRE, el modelo que fusiona características de imágenes multiespectrales, características de imágenes visibles y la altura de la planta como entradas presentó la mayor precisión, con valores de R², RMSE y RPD de 0,916, 1,481 y 3,53, respectivamente, en el conjunto de prueba.
Se demostró que la fusión de datos de múltiples fuentes combinada con el algoritmo de integración de regresión por votación proporciona un método nuevo y eficaz para la estimación del SPAD en el algodón.
Fecha de publicación: 3 de diciembre de 2024