Il cotone è un'importante coltura commerciale e una materia prima per l'industria tessile del cotone. Con l'aumento delle aree densamente popolate, il problema della concorrenza territoriale tra cotone, cereali e semi oleosi è diventato sempre più serio. L'uso della consociazione di cotone e cereali può alleviare efficacemente la contraddizione tra la coltivazione di cotone e cereali, migliorando la produttività della coltura e la tutela della biodiversità, ecc. Pertanto, è di fondamentale importanza monitorare rapidamente e accuratamente la crescita del cotone in modalità consociazione.
Immagini multispettrali e visibili del cotone in tre stadi di fertilità sono state acquisite da sensori multispettrali e RGB montati su UAV, le loro caratteristiche spettrali e dell'immagine sono state estratte e combinate con l'altezza delle piante di cotone sul terreno. Lo SPAD del cotone è stato stimato tramite apprendimento integrato di regressione di voto (Voting Regression Integrated Learning, VRE) e confrontato con tre modelli, ovvero Random Forest Regression (RFR), Gradient Boosted Tree Regression (GBR) e Support Vector Machine Regression (SVR). Abbiamo valutato l'accuratezza della stima di diversi modelli sul contenuto relativo di clorofilla del cotone e analizzato gli effetti di diversi rapporti di consociazione tra cotone e soia sulla crescita del cotone, in modo da fornire una base per la selezione del rapporto di consociazione tra cotone e soia e la stima ad alta precisione dello SPAD del cotone.
Rispetto ai modelli RFR, GBR e SVR, il modello VRE ha mostrato i migliori risultati di stima nella stima dello SPAD del cotone. Sulla base del modello di stima VRE, il modello con caratteristiche dell'immagine multispettrale, caratteristiche dell'immagine visibile e fusione dell'altezza della pianta come input ha ottenuto la massima accuratezza con R2, RMSE e RPD del set di test rispettivamente pari a 0,916, 1,481 e 3,53.
È stato dimostrato che la fusione di dati multi-fonte combinata con l'algoritmo di integrazione della regressione di voto fornisce un metodo nuovo ed efficace per la stima SPAD nel cotone.
Data di pubblicazione: 03-12-2024