कपास एक महत्वपूर्ण नकदी फसल और सूती वस्त्र उद्योग के कच्चे माल के रूप में, घनी आबादी वाले क्षेत्रों की वृद्धि के साथ, कपास, अनाज और तिलहन फसलों की भूमि प्रतिस्पर्धा की समस्या अधिक से अधिक गंभीर होती जा रही है, कपास और अनाज की अंतर-फसल का उपयोग कपास और अनाज की फसलों की खेती के बीच विरोधाभास को प्रभावी ढंग से कम कर सकता है, जिससे फसल की उत्पादकता में सुधार हो सकता है और पारिस्थितिक विविधता की सुरक्षा आदि हो सकती है। इसलिए, अंतर-फसल मोड के तहत कपास की वृद्धि की जल्दी और सटीक निगरानी करना बहुत महत्वपूर्ण है।
तीन उर्वरता चरणों में कपास की बहु-स्पेक्ट्रल और दृश्यमान छवियां यूएवी-माउंटेड मल्टी-स्पेक्ट्रल और आरजीबी सेंसर द्वारा प्राप्त की गईं, उनकी स्पेक्ट्रल और छवि विशेषताओं को निकाला गया, और जमीन पर कपास के पौधों की ऊंचाई के साथ संयुक्त करके, कपास के एसपीएडी को वोटिंग रिग्रेशन इंटीग्रेटेड लर्निंग (वीआरई) द्वारा अनुमानित किया गया और तीन मॉडलों के साथ तुलना की गई, अर्थात् रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेशन (आरएफआर), ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्री रिग्रेशन (जीबीआर), और सपोर्ट वेक्टर मशीन रिग्रेशन (एसवीआर)। हमने कपास की सापेक्ष क्लोरोफिल सामग्री पर विभिन्न अनुमान मॉडलों की अनुमान सटीकता का मूल्यांकन किया, और कपास के विकास पर कपास और सोयाबीन के बीच अंतर-फसल के विभिन्न अनुपातों के प्रभावों का विश्लेषण किया, ताकि कपास और सोयाबीन के बीच अंतर-फसल के अनुपात के चयन
RFR, GBR और SVR मॉडल की तुलना में, VRE मॉडल ने कपास SPAD का अनुमान लगाने में सबसे अच्छे अनुमान परिणाम दिखाए। VRE अनुमान मॉडल के आधार पर, मल्टीस्पेक्ट्रल इमेज फीचर्स, दृश्यमान इमेज फीचर्स और प्लांट हाइट फ्यूजन इनपुट के साथ मॉडल में क्रमशः 0.916, 1.481 और 3.53 के टेस्ट सेट R2, RMSE और RPD के साथ सबसे अधिक सटीकता थी।
यह दर्शाया गया कि बहु-स्रोत डेटा संलयन, वोटिंग रिग्रेशन एकीकरण एल्गोरिथ्म के साथ मिलकर, कपास में SPAD आकलन के लिए एक नई और प्रभावी विधि प्रदान करता है।
पोस्ट करने का समय: दिसम्बर-03-2024