Пахта маанилүү накталай өсүмдүк жана пахтадан текстиль өнөр жайынын сырьёсу катары, калк жыш жайгашкан аймактардын көбөйүшү менен пахта, дан жана май өсүмдүктөрү менен жер атаандаштык маселеси барган сайын олуттуу болуп баратат, пахта жана дан эгиндерин пайдалануу, пахта жана дан эгиндеринин ортосундагы карама-каршылыктарды натыйжалуу жеңилдетет. пахта жана дан эгиндерин өстүрүү, бул айыл чарба өсүмдүктөрүнүн түшүмдүүлүгүн жогорулатуу жана экологиялык ар түрдүүлүктү коргоо жана башкалар. Ошон-дуктан пахтанын осушуно тез жана так контролдук кылуунун зор мааниси бар.
Үч түшүмдүүлүк стадиясында пахтанын көп спектрлүү жана көрүнөө сүрөттөрү UAV орнотулган көп спектрлүү жана RGB датчиктер аркылуу алынды, алардын спектрдик жана сүрөт өзгөчөлүктөрү алынып, жердеги пахта өсүмдүктөрүнүн бийиктиги менен айкалышып, пахтанын SPAD добуш берүү регрессиялык интеграцияланган окутуу (VRE) менен бааланган жана үч модел менен салыштырылган, атап айтканда, Random Forest Regression (RFR), Gradient Boosted Tree Регрессия (GBR) жана Вектордук машина регрессиясын (SVR) колдоо. . Биз пахтанын салыштырмалуу хлорофиллинин курамына ар кандай баа берүү моделдеринин баа берүү тактыгына баа бердик жана пахтанын өсүшүнө пахта менен соянын ортосундагы ар кандай пропорциялардын таасирин талдадык, ошону менен катар аралыктарды иштетүүнүн катышын тандоо үчүн негиз түздүк. пахта менен соянын ортосунда жана пахта SPAD жогорку тактык менен баалоо.
RFR, GBR жана SVR моделдери менен салыштырганда, VRE модели пахта SPADды баалоодо эң жакшы жыйынтыктарды көрсөттү. VRE баалоо моделинин негизинде, мультиспектралдык сүрөт өзгөчөлүктөрү, көрүнүүчү сүрөттөлүш өзгөчөлүктөрү жана киргизүү катары өсүмдүк бийиктигинин синтези бар модель R2, RMSE жана RPD 0,916, 1,481 жана 3,53 сыноо топтому менен эң жогорку тактыкка ээ болгон.
Көп булактуу маалыматтарды бириктирүү добуш берүүнүн регрессиялык интеграция алгоритми менен айкалышып, пахтада SPAD баалоо үчүн жаңы жана эффективдүү ыкманы камсыздай тургандыгы көрсөтүлдү.
Посттун убактысы: Дек-03-2024