Key points are not available for this paper at this time.
• يمكن لنموذج Stack بسرعة وبدقة تقدير الكلوروفيل أ والعتامة. • نماذج Stack تؤدي بشكل أفضل من نماذج التعلم الآلي الفردية. • التصوير متعدد الأطياف بالطائرات بدون طيار يؤدي بشكل جيد لرصد جودة المياه في استزراع الأحياء المائية. • تم رسم الخرائط بنجاح للتوزيع المكاني والزماني للكلوروفيل أ والعتامة. يعد رصد جودة المياه أمرًا بالغ الأهمية لتبادل المياه، والتغذية الدقيقة، ومراقبة جودة المنتجات المائية في استزراع الأحياء المائية العذبة. في ظل مشكلة التباين المكاني في مياه برك استزراع الأحياء المائية العذبة وقيود تقنيات الكشف التقليدية وأدوات التعلم الآلي التقليدية. في هذه الدراسة، تم دمج صور الطائرات بدون طيار متعددة الأطياف مع أربعة خوارزميات تعلم آلي (Ridge، XGBoost، CatBoost، RF) ونموذج Stack لعمل تقديرات للكلوروفيل أ والعتامة ورسم خرائط لتوزيعها المكاني. تشير النتائج إلى أنه، على عكس نماذج التعلم الآلي، فإن نموذج Stack لمعايير جودة المياه يؤدي بشكل أفضل بدقة أعلى. في الوقت نفسه، بالنسبة للكلوروفيل أ والعتامة، فإن التركيبة الفرعية المثلى في نموذج Stack تختلف، حيث تم تحديد النموذج الأكثر فعالية لتقدير تركيز الكلوروفيل أ على أنه RF-XGB-Ridge (R² = 0.84، RMSE=1.882 ميكروجرام/لتر، MAE=3.433 ميكروجرام/لتر وميل = 0.791). بالنسبة للعتامة، يوضح نموذج RF-CAB-Ridge أداءً متفوقًا، مع دقة متوسطة ماكرو (macro-p) تبلغ 93.3 %، واسترجاع متوسط ماكرو (macro-R) يبلغ 88.8 %، ونقطة F1 المتوسطة ماكرو (macro-F1) تبلغ 0.895، ومعامل كابا 0.813. علاوةً على ذلك، أظهرت نتائج التحليلات المشتركة، التي شملت عينات مقاسة وإجراءات الإدارة في موقع الاختبار، أن الخرائط التوزيعية المكانية للكلوروفيل أ والعتامة كانت متوافقة مع الوضع الحالي لجودة المياه في موقع الاختبار. تم ملاحظة هذه التناسقية عبر المقاييس الزمنية والمكانية. تظهر النتائج أن دمج صور الطائرات بدون طيار متعددة الأطياف مع نموذج Stack يمكن أن يعزز دقة نماذج معايير جودة المياه، ويسهل دراسة التوزيع المكاني والزماني لمعايير جودة المياه والعوامل المؤثرة الأساسية، ويدفع القدرة على الرصد الديناميكي لمعايير جودة المياه في مناطق استزراع الأحياء المائية العذبة. في الوقت نفسه، تقدم الدعم النظري والمنهجي الأساسي للتنظيم الدقيق لجودة المياه في برك استزراع الأحياء المائية العذبة وصياغة استراتيجيات إدارة الإنتاج المثلى.
درس ليو وزملاؤه (Mon,) هذا السؤال.