Bomull som en viktig kontantavling og råvarer av råvarer for bomullsindustri, med økningen av tettbygde områder, bomull, korn og oljefrøavlinger Landkonkurranseproblem er mer og mer alvorlig, bruk av bomull og kornavbrudd kan effektivt lindre motsetningen mellom kultiveringen av bomull og korn avling og slik. Derfor er det av stor betydning å raskt og nøyaktig overvåke veksten av bomull under interkroppemodus.
Multispektrale og synlige bilder av bomull i tre fruktbarhetstrinn ble anskaffet av UAV-monterte multispektrale og RGB-sensorer, deres spektral- og bildefunksjon (GBR), og støtte Vector Machine Regression (SVR). . Vi evaluerte estimeringsnøyaktigheten av forskjellige estimeringsmodeller på det relative klorofyllinnholdet i bomull, og analyserte effekten av forskjellige forhold mellom intercropping mellom bomull og soyabønne på veksten av bomull, for å gi et grunnlag for valg av forholdet mellom spredning mellom bomull og soybean og den høye precion estimasjon av mellomkroppen.
Sammenlignet med RFR-, GBR- og SVR -modeller, viste VRE -modellen de beste estimeringsresultatene i estimering av bomullsspad. Basert på VRE -estimeringsmodellen hadde modellen med multispektrale bildefunksjoner, synlige bildefunksjoner og plantehøydefusjon da innganger hadde den høyeste nøyaktigheten med testsett R2, RMSE og RPD på henholdsvis 0,916, 1,481 og 3,53.
Det ble vist at flerfusjon av flere kilder kombinert med stemmeberettigede integrasjonsalgoritme gir en ny og effektiv metode for SPAD-estimering i bomull.
Post Time: DEC-03-2024