Estimación de la altura del cultivo de maíz y biomasa aérea utilizando teledetección de vehículos aéreos no tripulados de múltiples fuentes y algoritmos de aprendizaje de ensamblaje optimizados por Optuna

Evaluar con precisión la altura del cultivo de maíz (CH) y la biomasa aérea (AGB) es crucial para comprender el crecimiento de los cultivos y la eficiencia en el uso de la luz. La teledetección mediante vehículos aéreos no tripulados (UAV), con su flexibilidad y alta resolución espaciotemporal, se ha aplicado ampliamente en estudios de fenotipado de cultivos. Los modelos tradicionales de altura del dosel (CHMs) están significativamente influenciados por la resolución de imagen y factores meteorológicos. En contraste, la altura incremental acumulada (AIH) extraída de datos de nubes de puntos ofrece una estimación más precisa de CH. En este estudio, se extrajeron índices de vegetación y características estructurales de imágenes ópticas, fotografía nadir y oblicua, y datos de nubes de puntos LiDAR. Se emplearon modelos optimizados por Optuna, incluyendo regresión de bosque aleatorio (RFR), máquina de refuerzo de gradiente ligero (LightGBM), árbol de decisión de refuerzo de gradiente (GBDT) y regresión de soporte vectorial (SVR), para estimar la AGB del maíz. Los resultados muestran que AIH99 tiene mayor precisión en la estimación de CH. LiDAR demostró la mayor precisión, mientras que las nubes de puntos de fotografía oblicua y nadir fueron ligeramente menos precisas. La fusión de datos de múltiples fuentes alcanzó una mayor precisión de estimación que los datos de un solo sensor. La incorporación de características estructurales puede mitigar la saturación espectral, con R2 que varía de 0.704 a 0.939 y RMSE que varía de 0.338 a 1.899 t/hm2. Durante todo el ciclo de crecimiento, el R2 para LightGBM y RFR fue de 0.887 y 0.878, con un RMSE de 1.75 y 1.76 t/hm2. LightGBM y RFR también mostraron un buen rendimiento a través de diferentes etapas de crecimiento, mientras que SVR mostró el peor rendimiento. A medida que la cantidad de aplicación de nitrógeno disminuye gradualmente, la acumulación y la tasa de acumulación de AGB también disminuyen gradualmente. Este método de análisis de fenotipado de cultivos de alto rendimiento ofrece ventajas, como rapidez y alta precisión, proporcionando referencias valiosas para la gestión de agricultura de precisión en campos de maíz.