Determination of weed intensity in wheat production using image processing techniques

Authors : Onur Ağın, Alper Taner

Pages : 110-117

Doi:10.7161/anajas.2015.30.2.110-117

View : 20 | Download : 13

Publication Date : 2015-07-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Tarımsal ilaçların insan sağlığı, çevre ve doğal dengeyi olumsuz yönde etkilemeleri ve artan üretim maliyetleri nedeniyle hassas, dikkatli, en az ilaç kaybına neden olacak şekilde ve gerektiği kadar uygulanması oldukça önem arz etmektedir. Çalışmada, buğday ekili arazilerde geniş yapraklı yabancı ot yoğunluğunun tespit edilmesi ve herbisit kullanımının azaltılmasına katkıda bulunulması amaçlanmıştır. Bu amaçla araştırmada Görüntü İşleme Teknikleri kullanılmış ve yabancı ot tespitine yönelik olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) ve regresyon modelleri geliştirilmiştir. YSA modelinde, Görüntü İşleme Teknikleri ile elde edilen yabancı ot alanları giriş ve gerçek yabancı ot alanları çıkış parametresi olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada eğitim için 244 ve test için 18 veri olmak üzere toplam 262 veri kullanılmıştır. Ağın yapısı 1-(9-5)-1 olacak şekilde, 1 giriş katmanı, 2 gizli katman ve 1 çıkış katmanı olarak dizayn edilmiş ve gizli katmanların nöron sayıları 9-5 olarak belirlenmiştir. Ayrıca birinci gizli katmanda tansig, ikinci gizli katmanda logsig, çıkış katmanında ise purelin transfer fonksiyonları kullanılmıştır. YSA ve Regresyon modelleri değerlendirildiğinde, YSA modelinin R2 değeri %99, uyuşma derecesi (U2) 0.000436, Regresyon modelinin ise R2 değeri %95, uyuşma derecesi (U2) 0.008431 olarak bulunmuştur. YSA modeli ile elde edilen sonuçların gerçek veriler ile uyumluluk içinde olduğu tespit edilmiştir. Geliştirilen YSA modeli ile, yabancı ot yoğunluğunun tespit edilmesi ve herbisit kullanımının azaltılmasına yönelik olarak tarım makinaları sanayisinde makine tasarımı ve üretimi mümkün olabilecektir.
Keywords : Yapay sinir ağları, görüntü işleme, yabancı ot, kışlık buğday