د پنبې د ودې د څارنې لپاره د بې پیلوټه الوتکو ملټي سپیکٹرل ریموټ سینسنګ

د پنبې څو طیفي او لیدل کېدونکي انځورونه په دریو زرغونتیا مرحلو کې د UAV نصب شوي څو طیفي او RGB سینسرونو لخوا ترلاسه شوي، د دوی طیفي او انځور ځانګړتیاوې استخراج شوي، او په ځمکه کې د پنبې بوټو لوړوالي سره یوځای شوي، د پنبې SPAD د رایې ورکولو ریګریشن انټیګریټډ لرننګ (VRE) لخوا اټکل شوی او د دریو ماډلونو سره پرتله شوی، لکه، رینډم فاریسټ ریګریشن (RFR)، ګریډینټ بوسټډ ونې ریګریشن (GBR)، او د ملاتړ ویکتور ماشین ریګریشن (SVR). . موږ د پنبې د نسبي کلوروفیل مینځپانګې په اړه د مختلف اټکل ماډلونو د اټکل دقت ارزونه وکړه، او د پنبې په وده کې د پنبې او سویابین ترمنځ د انټرکراپینګ مختلف تناسب اغیزې تحلیل کړې، ترڅو د پنبې او سویابین ترمنځ د انټرکراپینګ تناسب انتخاب او د پنبې SPAD لوړ دقیق اټکل لپاره اساس چمتو کړو.

د RFR، GBR، او SVR ماډلونو په پرتله، د VRE ماډل د پنبې SPAD اټکل کولو کې غوره اټکل پایلې ښودلې. د VRE اټکل ماډل پراساس، هغه ماډل چې د څو طیفي انځور ځانګړتیاوې، د لیدلو وړ انځور ځانګړتیاوې، او د نبات لوړوالی فیوژن د معلوماتو په توګه لري، د ازموینې سیټ R2، RMSE، او RPD سره په ترتیب سره 0.916، 1.481، او 3.53 سره ترټولو لوړ دقت درلود.