তুলা একটি গুরুত্বপূর্ণ অর্থকরী ফসল এবং তুলা বস্ত্র শিল্পের কাঁচামাল হিসাবে ঘনবসতিপূর্ণ এলাকা বৃদ্ধির সাথে সাথে তুলা, শস্য এবং তৈলবীজ ফসলের জমি প্রতিযোগিতার সমস্যা আরও গুরুতর হয়ে উঠেছে, তুলা এবং শস্য আন্তঃফসলের ব্যবহার কার্যকরভাবে দ্বন্দ্ব দূর করতে পারে। তুলা এবং শস্য ফসলের চাষ, যা ফসলের উৎপাদনশীলতা এবং পরিবেশগত বৈচিত্র্য রক্ষা করতে পারে এবং তাই অতএব, আন্তঃফসল পদ্ধতির অধীনে তুলার বৃদ্ধি দ্রুত এবং সঠিকভাবে পর্যবেক্ষণ করা অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ।
তিনটি উর্বরতার পর্যায়ে তুলার মাল্টি-স্পেকট্রাল এবং দৃশ্যমান চিত্রগুলি UAV-মাউন্ট করা মাল্টি-স্পেকট্রাল এবং RGB সেন্সর দ্বারা অধিগ্রহণ করা হয়েছিল, তাদের বর্ণালী এবং চিত্র বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা হয়েছিল এবং মাটিতে তুলা গাছের উচ্চতার সাথে মিলিত হয়েছিল, তুলার SPAD ছিল ভোটিং রিগ্রেশন ইন্টিগ্রেটেড লার্নিং (VRE) দ্বারা অনুমান করা হয়েছে এবং তিনটি মডেলের সাথে তুলনা করা হয়েছে, যথা, র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেশন (RFR), গ্রেডিয়েন্ট বুস্টেড ট্রি রিগ্রেশন (GBR), এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন রিগ্রেশন (SVR)। . আমরা তুলোর আপেক্ষিক ক্লোরোফিল সামগ্রীর উপর বিভিন্ন অনুমান মডেলের অনুমান নির্ভুলতা মূল্যায়ন করেছি এবং তুলার বৃদ্ধিতে তুলা এবং সয়াবিনের মধ্যে আন্তঃফসলের বিভিন্ন অনুপাতের প্রভাব বিশ্লেষণ করেছি, যাতে আন্তঃফসলের অনুপাত নির্বাচনের জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করা যায়। তুলা এবং সয়াবিনের মধ্যে এবং তুলো SPAD এর উচ্চ-নির্ভুল অনুমান।
RFR, GBR, এবং SVR মডেলের সাথে তুলনা করে, VRE মডেলটি তুলো SPAD অনুমান করার ক্ষেত্রে সর্বোত্তম আনুমানিক ফলাফল দেখিয়েছে। VRE অনুমান মডেলের উপর ভিত্তি করে, মাল্টিস্পেকট্রাল ইমেজ বৈশিষ্ট্য, দৃশ্যমান চিত্র বৈশিষ্ট্য, এবং ইনপুট হিসাবে উদ্ভিদ উচ্চতা ফিউশন সহ মডেলটি যথাক্রমে 0.916, 1.481 এবং 3.53 এর টেস্ট সেট R2, RMSE, এবং RPD সহ সর্বোচ্চ নির্ভুলতা ছিল।
এটি দেখানো হয়েছিল যে ভোটিং রিগ্রেশন ইন্টিগ্রেশন অ্যালগরিদমের সাথে মিলিত মাল্টি-সোর্স ডেটা ফিউশন তুলায় SPAD অনুমানের জন্য একটি নতুন এবং কার্যকর পদ্ধতি প্রদান করে।
পোস্টের সময়: ডিসেম্বর-০৩-২০২৪