تخمین کربن آلی خاک با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه بر اساس پردازش تصاویر رنگی
Publish place: Journal of Agricultural Machinery، Vol: 8، Issue: 1
Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 299
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAM-8-1_011
تاریخ نمایه سازی: 6 دی 1399
Abstract:
کربن آلی خاک منبع عظیمی از مواد مغذی برای گیاه بوده و به‌عنوان عاملی فعال در گسترش ساختمان خاک، نقش مهمی در بهبود حاصل‌خیزی خاک‌های کشاورزی دارد. هدف اصلی از این پژوهش، تخمین میزان کربن آلی خاک در زمین‌های کشاورزی با استفاده از یک روش ساده، سریع و کم هزینه می‌باشد. 80 نمونه خاک از مزارع کشاورزی شمال آذربایجان غربی تا جنوب استان به‌صورت انتخابی جمع‌آوری شد و پس از تعیین مقدار کربن آلی نمونه‌ها در آزمایشگاه، نمونه‌ها در شرایط کنترل شده مورد تصویربرداری قرار گرفتند. تصاویر رنگی در چندین فضای رنگی مختلف تحلیل شدند و در هر فضای رنگی، مدل‌های شبکه عصبی و رگرسیون چندگانه برای برآورد میزان کربن آلی خاک توسعه یافت. نتایج مدل‌سازی خطی نشان داد که بالاترین ضریب همبستگی در فضاهای رنگی LAB و LUV به‌ترتیب 0/91 و 0/92 برای مدل‌های استخراج شده از مؤلفه‌های این فضاها و کربن آلی خاک به‌دست آمد. نتایج حاصل از طبقه‌بندی به‌وسیله شبکه عصبی نشان داد که ضریب همبستگی در فضای RGB بالاترین مقدار را داشته و برابر با 0/94 بوده است. نتایج نشان داد که در تمامی فضاها مدل‌سازی شبکه عصبی دقت مدل را افزایش داده است.
Keywords:
Authors
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :