< img altura="1" largura="1" estilo="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1241806559960313&ev=PageView&noscript=1" /> Notícias - Sensoriamento Remoto Multiespectral de UAV para Monitorar o Crescimento do Algodão | Hongfei Drone

Sensoriamento remoto multiespectral por UAV para monitorar o crescimento do algodão

O algodão, como importante cultura comercial e matéria-prima para a indústria têxtil, com o aumento de áreas densamente povoadas, a competição por terras entre as culturas de algodão, grãos e oleaginosas se agrava cada vez mais. O uso do cultivo intercalar de algodão e grãos pode efetivamente aliviar a contradição entre o cultivo de algodão e grãos, o que pode aumentar a produtividade da cultura e proteger a biodiversidade, entre outros. Portanto, é de grande importância monitorar o crescimento do algodão em sistema intercalar de forma rápida e precisa.

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Imagens multiespectrais e visíveis de algodão em três estágios de fertilidade foram adquiridas por sensores multiespectrais e RGB montados em UAV, suas características espectrais e de imagem foram extraídas e combinadas com a altura das plantas de algodão no solo, o SPAD do algodão foi estimado por aprendizado integrado de regressão de votação (VRE) e comparado com três modelos, a saber, Regressão de Floresta Aleatória (RFR), Regressão de Árvore com Gradiente Impulsionado (GBR) e Regressão de Máquina de Vetores de Suporte (SVR). Avaliamos a precisão da estimativa de diferentes modelos de estimativa sobre o conteúdo relativo de clorofila do algodão e analisamos os efeitos de diferentes proporções de cultivo consorciado entre algodão e soja no crescimento do algodão, de modo a fornecer uma base para a seleção da proporção de cultivo consorciado entre algodão e soja e a estimativa de alta precisão do SPAD do algodão.

Comparado aos modelos RFR, GBR e SVR, o modelo VRE apresentou os melhores resultados de estimativa na estimativa do SPAD do algodão. Com base no modelo de estimativa VRE, o modelo com características de imagem multiespectral, características de imagem visível e fusão de altura da planta como entradas apresentou a maior precisão, com o conjunto de teste R2, RMSE e RPD de 0,916, 1,481 e 3,53, respectivamente.

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Foi demonstrado que a fusão de dados de múltiplas fontes combinada com o algoritmo de integração de regressão de votação fornece um método novo e eficaz para estimativa de SPAD em algodão.


Horário da publicação: 03/12/2024

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