Бавоўна з'яўляецца важнай таварнай культурай і сыравінай для тэкстыльнай прамысловасці. З павелічэннем густанаселеных тэрыторый праблема канкурэнцыі за землі пад баваўняныя, збожжавыя і алейныя культуры становіцца ўсё больш сур'ёзнай. Выкарыстанне міжкультурнай вырошчвання бавоўны і збожжавых культур можа эфектыўна паменшыць супярэчнасці паміж вырошчваннем бавоўны і збожжавых культур, што можа павысіць прадукцыйнасць культуры і абараніць экалагічную разнастайнасць. Таму вельмі важна хутка і дакладна кантраляваць рост бавоўны ў рэжыме міжкультурнай вырошчвання.
Мультыспектральныя і бачныя выявы бавоўны на трох стадыях урадлівасці былі атрыманы з дапамогай мультыспектральных і RGB-датчыкаў, усталяваных на беспілотных лятальных апаратах, іх спектральныя і візуальныя характарыстыкі былі вынятыя і, аб'яднаныя з вышынёй раслін бавоўны на зямлі, SPAD бавоўны быў ацэнены з дапамогай інтэграванага навучання рэгрэсіі галасавання (VRE) і параўнаны з трыма мадэлямі, а менавіта: рэгрэсіяй выпадковага лесу (RFR), рэгрэсіяй з градыентным узмацненнем дрэў (GBR) і рэгрэсіяй з дапамогай метаду апорных вектараў (SVR). Мы ацанілі дакладнасць ацэнкі розных мадэляў ацэнкі адноснага ўтрымання хларафіла ў бавоўны і прааналізавалі ўплыў розных суадносін міжкультурных пасеваў паміж бавоўнай і сояй на рост бавоўны, каб забяспечыць аснову для выбару суадносін міжкультурных пасеваў паміж бавоўнай і сояй і высокадакладнай ацэнкі SPAD бавоўны.
У параўнанні з мадэлямі RFR, GBR і SVR, мадэль VRE паказала найлепшыя вынікі ацэнкі SPAD бавоўны. Згодна з мадэллю ацэнкі VRE, мадэль з мультыспектральнымі прыкметамі выявы, бачнымі прыкметамі выявы і аб'яднаннем вышыні раслін у якасці ўваходных дадзеных мела найвышэйшую дакладнасць з тэставым наборам R2, RMSE і RPD 0,916, 1,481 і 3,53 адпаведна.
Было паказана, што аб'яднанне некалькіх крыніц дадзеных у спалучэнні з алгарытмам інтэграцыі галасавальнай рэгрэсіі забяспечвае новы і эфектыўны метад ацэнкі SPAD у бавоўны.
Час публікацыі: 03 снежня 2024 г.