کپاس ایک اہم نقد آور فصل اور کپاس کی ٹیکسٹائل انڈسٹری کے خام مال کے طور پر، گنجان آباد علاقوں میں اضافے کے ساتھ، کپاس، اناج اور تیل کے بیجوں کی فصلوں میں زمینی مقابلہ کا مسئلہ دن بدن سنگین ہوتا جا رہا ہے، کپاس اور اناج کی انٹرکراپنگ کے استعمال سے کپاس کی کاشت کے درمیان تضاد کو مؤثر طریقے سے ختم کیا جا سکتا ہے، جس سے فصلوں اور اناج کی فصلوں کے تحفظ کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ اور اسی طرح. لہٰذا، انٹرکراپنگ موڈ کے تحت کپاس کی نشوونما کو تیزی سے اور درست طریقے سے مانیٹر کرنا بہت اہمیت کا حامل ہے۔
زرخیزی کے تین مراحل پر کپاس کی ملٹی اسپیکٹرل اور نظر آنے والی تصاویر UAV-ماونٹڈ ملٹی اسپیکٹرل اور RGB سینسرز کے ذریعے حاصل کی گئیں، ان کے اسپیکٹرل اور امیج فیچرز کو نکالا گیا، اور زمین پر کپاس کے پودوں کی اونچائی کے ساتھ مل کر، روئی کے SPAD کا تخمینہ ووٹنگ ریگریشن کے ذریعے لگایا گیا، تین ماڈلز کے ساتھ موازنہ کیا گیا، اور سیکھنے کے لیے تین ماڈلز۔ ریگریشن (RFR)، گریڈینٹ بوسٹڈ ٹری ریگریشن (GBR)، اور سپورٹ ویکٹر مشین ریگریشن (SVR)۔ . ہم نے کپاس کے رشتہ دار کلوروفل کے مواد پر مختلف تخمینے کے ماڈلز کی تخمینہ کی درستگی کا جائزہ لیا، اور کپاس کی افزائش پر کپاس اور سویا بین کے درمیان انٹرکراپنگ کے مختلف تناسب کے اثرات کا تجزیہ کیا، تاکہ کپاس اور سویابین کے اعلیٰ ایس پی ایس پی اے ڈی کے درمیان انٹرکراپنگ کے تناسب کے انتخاب کے لیے بنیاد فراہم کی جا سکے۔
RFR، GBR، اور SVR ماڈلز کے مقابلے میں، VRE ماڈل نے روئی کے SPAD کا تخمینہ لگانے میں بہترین تخمینہ کے نتائج دکھائے۔ VRE تخمینہ ماڈل کی بنیاد پر، ملٹی اسپیکٹرل امیج فیچرز، مرئی امیج فیچرز، اور پلانٹ کی اونچائی کے فیوژن کے ساتھ ماڈل میں بالترتیب 0.916، 1.481، اور 3.53 کے ٹیسٹ سیٹ R2، RMSE، اور RPD کے ساتھ سب سے زیادہ درستگی تھی۔
یہ دکھایا گیا کہ ووٹنگ ریگریشن انٹیگریشن الگورتھم کے ساتھ مل کر ملٹی سورس ڈیٹا فیوژن کپاس میں SPAD تخمینہ کے لیے ایک نیا اور موثر طریقہ فراہم کرتا ہے۔
پوسٹ ٹائم: دسمبر-03-2024