綿花の成長を監視する UAV マルチスペクトル リモート センシング

UAV に搭載されたマルチスペクトルおよび RGB センサーによって、3 つの生殖段階におけるワタのマルチスペクトルおよび可視画像が取得され、そのスペクトルおよび画像の特徴が抽出され、地上のワタの植物の高さと組み合わせて、ワタの SPAD が算出されました。投票回帰統合学習 (VRE) によって推定され、ランダム フォレスト回帰 (RFR)、勾配ブーステッド ツリー回帰 (GBR)、およびサポート ベクター マシン回帰の 3 つのモデルと比較されました。 (SVR)。 。間作比率の選択の基礎を提供するために、綿の相対的なクロロフィル含有量に関するさまざまな推定モデルの推定精度を評価し、綿と大豆の間のさまざまな間作比率が綿の成長に及ぼす影響を分析しました。綿と大豆の相関と綿のSPADの高精度推定。

RFR、GBR、SVR モデルと比較して、VRE モデルは綿 SPAD の推定において最良の推定結果を示しました。 VRE 推定モデルに基づくと、マルチスペクトル画像特徴、可視画像特徴、草丈融合を入力として持つモデルが最も高い精度を示し、テスト セット R2、RMSE、RPD はそれぞれ 0.916、1.481、3.53 でした。