Хөвөн бол бэлэн мөнгө, хөвөнгийн нэхмэлийн үйлдвэрлэлийн чухал түүхий эд болж, хүн амын нягтаршил ихтэй газар нутаг нэмэгдэж, хөвөн, үр тариа, тосны ургамлуудын газрын өрсөлдөөний асуудал улам бүр ноцтой болж, хөвөн, үр тарианы хооронд тариалалт ашиглах нь хоёр орны зөрчилдөөнийг үр дүнтэй арилгаж чадна. хөвөн, үр тариа тариалах нь үр тарианы бүтээмжийг нэмэгдүүлэх, экологийн олон янз байдлыг хамгаалах гэх мэт. Иймд тариалалтын горимд хөвөнгийн ургалтыг хурдан шуурхай, үнэн зөв хянах нь ихээхэн ач холбогдолтой юм.
Үржил шимийн гурван үе шатанд хөвөнгийн олон спектрийн болон харагдахуйц зургийг UAV-д суурилуулсан олон спектрийн болон RGB мэдрэгчээр авч, тэдгээрийн спектрийн болон дүрсний онцлогийг гаргаж, газар дээрх хөвөнгийн ургамлын өндөртэй хослуулан хөвөнгийн SPAD санал хураалтын регрессийн нэгдсэн сургалтаар (VRE) тооцоолж, санамсаргүй ойн регресс (RFR), градиент нэмэгдүүлсэн мод гэсэн гурван загвартай харьцуулсан. Регресс (GBR), ба Вектор машин регрессийг (SVR) дэмжих. . Хөвөнгийн харьцангуй хлорофилийн агууламжийн янз бүрийн тооцооллын загваруудын үнэлгээний үнэн зөвийг үнэлж, хөвөн ба шар буурцгийн хоорондох харилцан тариалалтын янз бүрийн харьцаа хөвөнгийн ургалтад үзүүлэх нөлөөнд дүн шинжилгээ хийж, үр тарианы харьцааг сонгох үндэслэлийг бий болгосон. хөвөн ба шар буурцгийн хооронд болон хөвөн SPAD-ийн өндөр нарийвчлалтай тооцоолол.
RFR, GBR, SVR загваруудтай харьцуулахад VRE загвар нь хөвөнгийн SPAD-ийг тооцоолоход хамгийн сайн үнэлгээний үр дүнг харуулсан. VRE үнэлгээний загварт үндэслэн, олон талт дүрсний онцлог, харагдахуйц дүрсний онцлог, оролт болгон ургамлын өндрийг нэгтгэсэн загвар нь R2, RMSE, RPD 0.916, 1.481, 3.53 туршилтын багцтай хамгийн өндөр нарийвчлалтай байсан.
Санал хураалтын регрессийн интеграцийн алгоритмтай хослуулан олон эх сурвалжийн өгөгдлийг нэгтгэх нь хөвөн дэх SPAD-ийн үнэлгээний шинэ бөгөөд үр дүнтэй арга болж байгааг харуулсан.
Шуудангийн цаг: 2024 оны 12-р сарын 03-ны өдөр