कपास एक महत्वपूर्ण नकदी फसल और सूती कपड़ा उद्योग के कच्चे माल के रूप में, घनी आबादी वाले क्षेत्रों में वृद्धि के साथ, कपास, अनाज और तिलहन फसलों की भूमि प्रतिस्पर्धा की समस्या अधिक से अधिक गंभीर हो गई है, कपास और अनाज के बीच अंतरफसल का उपयोग प्रभावी ढंग से विरोधाभास को कम कर सकता है। कपास और अनाज की फसलों की खेती, जिससे फसल की उत्पादकता में सुधार हो सकता है और पारिस्थितिक विविधता की सुरक्षा आदि हो सकती है। इसलिए, इंटरक्रॉपिंग मोड के तहत कपास के विकास की त्वरित और सटीक निगरानी करना बहुत महत्वपूर्ण है।
तीन उर्वरता चरणों में कपास की बहु-वर्णक्रमीय और दृश्य छवियां यूएवी-माउंटेड बहु-वर्णक्रमीय और आरजीबी सेंसर द्वारा प्राप्त की गईं, उनकी वर्णक्रमीय और छवि विशेषताओं को निकाला गया, और जमीन पर कपास के पौधों की ऊंचाई के साथ जोड़ा गया, कपास का एसपीएडी था वोटिंग रिग्रेशन इंटीग्रेटेड लर्निंग (वीआरई) द्वारा अनुमान लगाया गया और इसकी तुलना तीन मॉडलों, रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेशन (आरएफआर), ग्रैडिएंट बूस्टेड ट्री रिग्रेशन (जीबीआर), और सपोर्ट वेक्टर मशीन रिग्रेशन (एसवीआर) से की गई। . हमने कपास की सापेक्ष क्लोरोफिल सामग्री पर विभिन्न अनुमान मॉडलों की अनुमान सटीकता का मूल्यांकन किया, और कपास की वृद्धि पर कपास और सोयाबीन के बीच अंतरफसल के विभिन्न अनुपातों के प्रभावों का विश्लेषण किया, ताकि अंतरफसल के अनुपात के चयन के लिए एक आधार प्रदान किया जा सके। कपास और सोयाबीन के बीच और कपास SPAD का उच्च परिशुद्धता अनुमान।
आरएफआर, जीबीआर और एसवीआर मॉडल की तुलना में, वीआरई मॉडल ने कपास एसपीएडी का अनुमान लगाने में सबसे अच्छा अनुमान परिणाम दिखाया। वीआरई अनुमान मॉडल के आधार पर, इनपुट के रूप में मल्टीस्पेक्ट्रल छवि सुविधाओं, दृश्यमान छवि सुविधाओं और पौधे की ऊंचाई के संलयन वाले मॉडल में क्रमशः 0.916, 1.481 और 3.53 के परीक्षण सेट आर 2, आरएमएसई और आरपीडी के साथ उच्चतम सटीकता थी।
यह दिखाया गया कि वोटिंग रिग्रेशन इंटीग्रेशन एल्गोरिदम के साथ संयुक्त बहु-स्रोत डेटा फ़्यूज़न कपास में एसपीएडी अनुमान के लिए एक नई और प्रभावी विधि प्रदान करता है।
पोस्ट समय: दिसम्बर-03-2024