Pambıq mühüm pul məhsulu və pambıq toxuculuq sənayesi xammalı kimi, əhalinin sıx məskunlaşdığı ərazilərin artması ilə, pambıq, taxıl və yağlı bitkilərin torpaq rəqabəti problemi getdikcə daha ciddiləşir, pambıq və taxıl əkindən istifadə pambıq və taxıl bitkilərinin becərilməsi arasındakı ziddiyyəti effektiv şəkildə aradan qaldıra bilər ki, bu da məhsulun məhsuldarlığını və mühafizəsini yaxşılaşdıra bilər. Ona görə də aralıq becərmə rejimində pambığın böyüməsinə tez və dəqiq nəzarət etmək böyük əhəmiyyət kəsb edir.
Üç məhsuldarlıq mərhələsində pambığın çox spektrli və görünən təsvirləri İHA-da quraşdırılmış multispektral və RGB sensorlar tərəfindən əldə edilmiş, onların spektral və təsvir xüsusiyyətləri çıxarılmış və yerdəki pambıq bitkilərinin hündürlüyü ilə birləşdirilərək, pambığın SPAD səsvermə reqressiya inteqrasiya olunmuş öyrənmə (VRE) yolu ilə qiymətləndirilmiş və üç modellə müqayisə edilmişdir, yəni, Regressedion (Rəqressiv RGB) Reqressiya (GBR) və Dəstək Vektor Maşın Reqressiya (SVR). . Pambığın nisbi xlorofil tərkibinə dair müxtəlif qiymətləndirmə modellərinin qiymətləndirilməsinin düzgünlüyünü qiymətləndirdik və pambıq və soya arasında aralıq əkin nisbətinin seçilməsi və pambığın SPAD-ın yüksək dəqiqliklə qiymətləndirilməsinə əsas vermək üçün pambıq və soya arasında qarşılıqlı əkinlərin müxtəlif nisbətlərinin pambığın böyüməsinə təsirini təhlil etdik.
RFR, GBR və SVR modelləri ilə müqayisədə VRE modeli pambıq SPAD-ın təxminində ən yaxşı qiymətləndirmə nəticələrini göstərdi. VRE qiymətləndirmə modelinə əsasən, multispektral təsvir xüsusiyyətləri, görünən təsvir xüsusiyyətləri və giriş kimi bitki hündürlüyünün birləşməsinə malik model müvafiq olaraq 0,916, 1,481 və 3,53 test dəsti R2, RMSE və RPD ilə ən yüksək dəqiqliyə malik olmuşdur.
Göstərilmişdir ki, çoxmənbəli məlumatların sintezi səsvermə reqressiyasının inteqrasiya alqoritmi ilə birlikdə pambıqda SPAD-ın qiymətləndirilməsi üçün yeni və effektiv üsul təqdim edir.
Göndərmə vaxtı: 03 dekabr 2024-cü il