Combinaison de la stratégie de sélection des caractéristiques et de la stratégie de fusion des caractéristiques pour l'estimation du SPAD du blé d'hiver basé sur des images multispectrales UAV

L'analyse du développement des plantes du sol (SPAD) est un indice vital pour évaluer l'état nutritionnel des cultures et sert de paramètre essentiel caractérisant l'état de croissance reproductive du blé d'hiver. La surveillance non destructive et précise du SPAD du blé d'hiver joue un rôle crucial dans la gestion précise de la nutrition des cultures. Ces dernières années, le problème de saturation spectrale survenant au stade avancé de la croissance des cultures est devenu un facteur majeur limitant l'exactitude de l'estimation du SPAD. Ainsi, le but de cette étude est d'utiliser la stratégie de sélection des caractéristiques pour optimiser les informations sensibles de télédétection, combinée à la stratégie de fusion des caractéristiques pour intégrer de multiples caractéristiques, afin d'améliorer l'exactitude de l'estimation du SPAD du blé. Cette étude a réalisé des expériences sur le terrain du blé d'hiver avec différentes variétés et traitements azotés, utilisé des capteurs multispectraux UAV pour obtenir des images de canopée du blé d'hiver lors des stades de montaison, de floraison et de remplissage tardif, extrait des caractéristiques spectrales et des caractéristiques de texture à partir des images multispectrales, et employé la stratégie de sélection des caractéristiques (Boruta et élimination récursive des caractéristiques) pour prioriser les caractéristiques de télédétection sensibles. La stratégie de fusion des caractéristiques et l'algorithme de régression par machine à vecteurs de support sont appliqués pour construire le modèle d'estimation du SPAD pour le blé d'hiver. Les résultats ont montré que les caractéristiques spectrales de la bande NIR combinées à d'autres bandes peuvent pleinement capturer les différences spectrales du SPAD du blé d'hiver pendant le stade de croissance reproductive, et que les caractéristiques de texture des bandes rouge et NIR sont plus sensibles au SPAD. Pendant les stades de montaison, de floraison et de remplissage tardif, la stabilité et l'exactitude d'estimation du modèle de SPAD construit en utilisant à la fois la stratégie de sélection des caractéristiques et la stratégie de fusion des caractéristiques sont supérieures aux modèles utilisant uniquement une stratégie de caractéristiques unique ou aucune stratégie. L'amélioration de l'exactitude du modèle par cette méthode devient plus significative, avec la plus grande amélioration observée pendant le stade de remplissage tardif, avec R² augmentant de 0,092 à 0,202, l'erreur quadratique moyenne (RMSE) diminuant de 0,076 à 4,916, et le rapport de performance à l'écart (RPD) augmentant de 0,237 à 0,960. En conclusion, cette méthode présente un excellent potentiel d'application pour estimer le SPAD lors des stades avancés de croissance des cultures, fournissant une base théorique et un soutien technique pour la gestion précise des nutriments des cultures de plein champ.