කපු වැදගත් මුදල් බෝගයක් සහ කපු රෙදිපිළි කර්මාන්තයේ අමුද්‍රව්‍යයක් ලෙස, ජනාකීර්ණ ප්‍රදේශ වැඩිවීමත් සමඟ, කපු, ධාන්‍ය සහ තෙල් බීජ බෝග ඉඩම් තරඟකාරී ගැටළුව වඩ වඩාත් බරපතල වෙමින් පවතී, කපු සහ ධාන්‍ය අන්තර් බෝග භාවිතය කපු සහ ධාන්‍ය බෝග වගාව අතර පරස්පරතාව ඵලදායී ලෙස සමනය කළ හැකි අතර එමඟින් බෝගයේ ඵලදායිතාව සහ පාරිසරික විවිධත්වය ආරක්ෂා කිරීම යනාදිය වැඩිදියුණු කළ හැකිය. එබැවින්, අන්තර් බෝග ක්‍රමය යටතේ කපු වර්ධනය ඉක්මනින් හා නිවැරදිව නිරීක්ෂණය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ.
සශ්‍රීකත්ව අවධි තුනකදී කපු වල බහු-වර්ණාවලි සහ දෘශ්‍යමාන රූප UAV-සවිකර ඇති බහු-වර්ණාවලි සහ RGB සංවේදක මගින් ලබා ගන්නා ලද අතර, ඒවායේ වර්ණාවලි සහ රූප ලක්ෂණ උපුටා ගන්නා ලද අතර, බිමෙහි කපු ශාකවල උස සමඟ ඒකාබද්ධව, කපු වල SPAD ඡන්ද ප්‍රතිගාමී ඒකාබද්ධ ඉගෙනීම (VRE) මගින් ඇස්තමේන්තු කරන ලද අතර අහඹු වනාන්තර ප්‍රතිගමනය (RFR), අනුක්‍රමික බූස්ටඩ් ගස් ප්‍රතිගමනය (GBR) සහ ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර ප්‍රතිගමනය (SVR) යන ආකෘති තුන සමඟ සංසන්දනය කරන ලදී. . කපු වල සාපේක්ෂ හරිතප්‍රද අන්තර්ගතය මත විවිධ ඇස්තමේන්තු ආකෘතිවල ඇස්තමේන්තු නිරවද්‍යතාවය අපි ඇගයීමට ලක් කළ අතර, කපු සහ සෝයා බෝංචි අතර අන්තර් බෝග වගාවේ විවිධ අනුපාත කපු වර්ධනයට ඇති කරන බලපෑම් විශ්ලේෂණය කළෙමු, එමඟින් කපු සහ සෝයා බෝංචි අතර අන්තර් බෝග වගාවේ අනුපාතය තෝරා ගැනීම සහ කපු SPAD හි ඉහළ නිරවද්‍යතා ඇස්තමේන්තුව සඳහා පදනමක් සපයන ලදී.
RFR, GBR, සහ SVR මාදිලි සමඟ සසඳන විට, VRE ආකෘතිය කපු SPAD ඇස්තමේන්තු කිරීමේදී හොඳම ඇස්තමේන්තු ප්‍රතිඵල පෙන්නුම් කළේය. VRE ඇස්තමේන්තු ආකෘතිය මත පදනම්ව, බහු වර්ණාවලි රූප ලක්ෂණ, දෘශ්‍ය රූප ලක්ෂණ සහ ආදාන ලෙස ශාක උස විලයනය සහිත ආකෘතිය පිළිවෙලින් 0.916, 1.481 සහ 3.53 ක පරීක්ෂණ කට්ටලයක් සහිත R2, RMSE සහ RPD සමඟ ඉහළම නිරවද්‍යතාවය ලබා ගත්තේය.
කපු වල SPAD ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා නව සහ ඵලදායී ක්‍රමයක් ඡන්ද ප්‍රතිගාමී ඒකාබද්ධ කිරීමේ ඇල්ගොරිතම සමඟ ඒකාබද්ධ වූ බහු-මූලාශ්‍ර දත්ත විලයනය මගින් සපයන බව පෙන්වා දෙන ලදී.
පළ කිරීමේ කාලය: දෙසැම්බර්-03-2024