युएभी मल्टिस्पेक्ट्रल रिमोट सेन्सिङ कपासको बृद्धि अनुगमन गर्न

तीन प्रजनन चरणहरूमा कपासको बहु-स्पेक्ट्रल र दृश्यात्मक छविहरू UAV-माउन्ट गरिएको बहु-स्पेक्ट्रल र RGB सेन्सरहरू द्वारा अधिग्रहण गरिएको थियो, तिनीहरूको वर्णक्रमीय र छवि सुविधाहरू निकालिएको थियो, र जमिनमा कपासको बोटको उचाइसँग मिलाएर, कपासको SPAD थियो। भोटिङ रिग्रेसन इन्टिग्रेटेड लर्निङ (VRE) द्वारा अनुमानित र तीन मोडेल, अर्थात्, Random Forest सँग तुलना रिग्रेसन (RFR), ग्रेडियन्ट बूस्टेड ट्री रिग्रेसन (GBR), र सपोर्ट भेक्टर मेसिन रिग्रेसन (SVR)। । हामीले कपासको सापेक्षिक क्लोरोफिल सामग्रीमा विभिन्न अनुमान मोडेलहरूको अनुमान शुद्धताको मूल्याङ्कन गर्‍यौं, र कपासको वृद्धिमा कपास र भटमासी बीचको अन्तरबालीको विभिन्न अनुपातहरूको प्रभावहरूको विश्लेषण गर्‍यौं, ताकि अन्तरबालीको अनुपात छनोटको लागि आधार प्रदान गर्न सकियोस्। कपास र सोयाबीन बीच र कपास SPAD को उच्च परिशुद्धता अनुमान।

RFR, GBR, र SVR मोडेलहरूसँग तुलना गर्दा, VRE मोडेलले कपास SPAD अनुमान गर्नमा उत्कृष्ट अनुमानित परिणामहरू देखायो। VRE अनुमान मोडेलमा आधारित, बहुस्पेक्ट्रल छवि सुविधाहरू, दृश्यात्मक छवि सुविधाहरू, र इनपुटको रूपमा प्लान्ट उचाइ फ्युजन भएको मोडेलले क्रमशः 0.916, 1.481 र 3.53 को परीक्षण सेट R2, RMSE, र RPD सँग उच्चतम सटीकता थियो।