研究人员开发了先进的机器学习模型，特别是随机森林回归（RFR）和极端梯度提升（XGB），用于估算关键棉花生长参数。这些模型整合了来自无人机（UAV）数据的光谱和形态植物特征，如株高和冠层覆盖度。该研究在德克萨斯州沿海平原进行了三年，在估算干物质重量、植物氮吸收和植物氮浓度方面表现出高精度，支持棉花种植中的精准氮管理。 AI
影响 通过实现作物健康和营养状况的早季监测，增强精准农业，可能优化肥料使用和产量。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了使用机器学习和无人机数据进行农业监测的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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