Integration of UAV Multi-Source Data for Accurate Plant Height and SPAD Estimation in Peanut
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Plant height and SPAD values are critical indicators for evaluating peanut morphological development, photosynthetic efficiency, and yield optimization. Recent unmanned aerial vehicle (UAV) technology advancements have enabled high-throughput phenotyping at field scales. As a globally strategic oilseed crop, peanut plays a vital role in ensuring food and edible oil security. This study aimed to develop an optimized estimation framework for peanut plant height and SPAD values through machine learning-driven integration of UAV multi-source data while evaluating model generalizability across temporal and spatial domains. Multispectral UAV and ground data were collected across four growth stages (2023–2024). Using spectral indices and Texture features, four models (PLSR, SVM, ANN, RFR) were trained on 2024 data and independently validated with 2023 datasets. The ensemble machine learning models (RFR) significantly enhanced estimation accuracy (R2 improvement: 3.1–34.5%) and robustness compared to the linear model (PLSR). Feature stability analysis revealed that combined spectral-textural features outperformed single-feature approaches. The SVM model achieved superior plant height prediction (R2 = 0.912, RMSE = 2.14 cm), while RFR optimally estimated SPAD values (R2 = 0.530, RMSE = 3.87) across heterogeneous field conditions. This UAV-based multi-modal integration framework demonstrates significant potential for temporal monitoring of peanut growth dynamics.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Integration of UAV Multi-Source Data for Accurate Plant Height and SPAD Estimation in Peanut
- Date Crossref
- 08/04/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Hebei Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Shandong Academy of Agricultural Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Key Lab of Digital Plant pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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College of Agronomy State Key Laboratory of North China Crop Improvement and Regulation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Information Technology Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Shandong Provincial Key Lab of Crop Genetic Improvement and Ecological Physiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institute of Crop Germplasm Resources pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Hebei Agricultural University, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture et Shandong Academy of Agricultural Sciences, avec 5 autres affiliations.
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