”，获取了山东省滨州市部分地区的棉花多光谱图画。经过提取棉花不同波段的光谱反射率并核算多个植被指数，为研讨供给了丰厚的植被信息。
棉花作为重要的经济作物和棉纺织工业原料，跟着人口密集区的添加，棉花、粮食和油料作物的土地抢夺问题更加严峻，选用棉粮间作可以有用缓解棉花与粮食作物的栽培对立，可进步作物生产力和维护生态多样性等。因而快速、精确监测间作形式下棉花的长势状况具有极端重大意义。
在这项研讨中，作者以不同间作份额形式下的棉花为研讨目标，经过无人机搭载多光谱（MS600 Pro V1）和RGB传感器获取棉花三个生育期的多光谱及可见光印象，提取其光谱特征和印象特征，结合地上棉花株高，提出了一种投票回归集成学习（Voting Regression Ensemble，VRE）估测棉花SPAD，并与随机森林回归（Random Forest Regressor，RFR）、梯度提高树回归（Gradient Boosting Regressor，GBR）、支撑向量机回归（Support Vector Machine Regressor，SVR）3种模型进行了比较。点评不同估测模型对棉花叶绿素相对含量（SPAD）的估测精度，剖析棉花和大豆间作的不同份额对棉花长势的影响，为棉花与大豆间作份额的挑选及棉花SPAD的高精度估测供给根据。
该研讨发现：与RFR、GBR、SVR模型比较，VRE模型在估测棉花SPAD时表现出最好的估测作用。根据VRE估测模型，以多光谱印象特征、可见光印象特征和株高交融为输入的模型精度最高，测验集R2、RMSE和RPD分别为0.916、1.481和3.53。
研讨标明多源数据交融与投票回归集成算法相结合，为棉花SPAD估测供给了一种新的有用办法。
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