Бавоўна як важная таварная культура і сыравіна для баваўнянай тэкстыльнай прамысловасці, з павелічэннем густанаселеных раёнаў, бавоўны, збожжавых і алейных культур праблема канкурэнцыі на зямлі становіцца ўсё больш і больш сур'ёзнай, выкарыстанне бавоўны і збожжавых узаемадзеяння можа эфектыўна змякчыць супярэчнасць паміж вырошчванне бавоўны і збожжавых культур, што можа палепшыць прадуктыўнасць сельскагаспадарчых культур і ахову экалагічнай разнастайнасці і г.д. на. Таму вельмі важна хутка і дакладна пракантраляваць рост бавоўніка ў рэжыме прамежкавых пасеваў.
Мультыспектральныя і бачныя выявы бавоўны на трох стадыях урадлівасці былі атрыманы з дапамогай усталяваных на БПЛА мультыспектральных і RGB датчыкаў, іх спектральныя характарыстыкі і выявы былі вынятыя, і ў спалучэнні з вышынёй раслін бавоўніка на зямлі, SPAD бавоўны быў ацэнены з дапамогай інтэграванага навучання з рэгрэсіяй галасавання (VRE) і ў параўнанні з трыма мадэлямі, а менавіта: Рэгрэсія выпадковага лесу (RFR), Дрэва з градыентам Рэгрэсія (GBR) і машынная рэгрэсія апорнага вектара (SVR). . Мы ацанілі дакладнасць ацэнкі розных мадэляў ацэнкі адноснага ўтрымання хларафіла ў бавоўне і прааналізавалі ўплыў розных суадносін бавоўны і соі на рост бавоўны, каб стварыць аснову для выбару суадносін бавоўны і соі. паміж бавоўнай і сояй і высокадакладнай ацэнкай бавоўны SPAD.
У параўнанні з мадэлямі RFR, GBR і SVR, мадэль VRE паказала лепшыя вынікі ацэнкі пры ацэнцы SPAD бавоўны. Зыходзячы з мадэлі ацэнкі VRE, мадэль з асаблівасцямі мультыспектральнага відарыса, асаблівасцямі бачнага відарыса і зліццём вышыні раслін у якасці ўваходных дадзеных мела самую высокую дакладнасць з тэставым наборам R2, RMSE і RPD 0,916, 1,481 і 3,53 адпаведна.
Было паказана, што аб'яднанне дадзеных з некалькіх крыніц у спалучэнні з алгарытмам інтэграцыі рэгрэсіі галасавання забяспечвае новы і эфектыўны метад для ацэнкі SPAD у бавоўны.
Час публікацыі: 3 снежня 2024 г