Kotoia labore garrantzitsu gisa eta kotoizko ehungintzako lehengai gisa, populazio dentsitate handiko eremuak areagotuz, kotoia, alea eta oleaginosa laboreak lur-lehiaren arazoa gero eta larriagoa da, kotoia eta aleen arteko laborantza erabiltzeak eraginkortasunez arindu dezake. kotoiaren eta laboreen laborantza, laborearen produktibitatea eta aniztasun ekologikoaren babesa eta abar hobetu ditzaketenak. Hori dela eta, garrantzi handia du kotoiaren hazkundea azkar eta zehaztasunez kontrolatzea laborantza-moduan.
Hiru ugalkortasun-fasetan kotoiaren irudi espektral anitzeko eta ikusgaiak UAV-en muntatutako espektro anitzeko eta RGB sentsoreek eskuratu zituzten, haien ezaugarri espektralak eta irudiak atera ziren, eta kotoi landareen altuerarekin konbinatuta, kotoiaren SPAD zen. bozketa-erregresioaren ikaskuntza integratua (VRE) arabera kalkulatua eta hiru eredurekin alderatuta, hau da, Random Forest Regression (RFR), Gradient Boosted Tree Regression (GBR), eta Support Vector Machine Regression (SVR). . Kotoiaren klorofila-eduki erlatiboan zenbatespen-eredu ezberdinen zenbatespen-zehaztasuna ebaluatu dugu, eta kotoiaren eta sojaren arteko uzta-ratio desberdinek kotoiaren hazkuntzan duten eragina aztertu dugu, kotoiaren hazkuntza-erlazioa aukeratzeko oinarri bat emateko. kotoiaren eta sojaren artekoa eta kotoiaren SPADaren zehaztasun handiko estimazioa.
RFR, GBR eta SVR ereduekin alderatuta, VRE ereduak estimazio-emaitza onenak erakutsi zituen kotoiaren SPAD kalkulatzeko. VRE estimazio-ereduan oinarrituta, espektro anitzeko irudien ezaugarriak, ikusgai dauden irudien ezaugarriak eta landarearen altueraren fusioa sarrera gisa dituen ereduak zehaztasun handiena izan zuen R2, RMSE eta RPD proba-multzoarekin 0,916, 1,481 eta 3,53, hurrenez hurren.
Erakutsi zen iturri anitzeko datuen fusioa boto-erregresioaren integrazio algoritmoarekin konbinatuta SPAD kotoian zenbatesteko metodo berri eta eraginkor bat eskaintzen duela.
Argitalpenaren ordua: 2024-12-03