The Prediction of Saint John’s Wort Leaves’ Chlorophyll Concentration Index using Image Processing with Artificial Neural Network

Authors : Mehmet ODABAS, Sreekala BAJWA, Chiwan LEE, Erdem MARAŞ

Pages : 285-292

Doi:10.29133/yyutbd.236409

View : 15 | Download : 10

Publication Date : 2015-12-03

Article Type : Research Paper

Abstract :Bitki azot içeriğinin tespiti için bitkisel analizlerin dahil olduğu yaprak klorofil ölçümü ve uzaktan algılama tekniklerin de dahil olduğu çeşitli yöntemler mevcuttur. Bu çalışmada, görüntü işleme yöntemi ile kantaron insert ignore into journalissuearticles values( Hypericum perforatum L.); yapraklarının klorofil konsantrasyonu tahmin edilmiştir. Araştırmada, saksılarda yetiştirilen kantaronlara 5 farklı dozda Hougland solusyonu gübre olarak uygulanmıştır. Yaprakların klorofil konsantrasyonunun ölçülmesinde SPAD-502 klorofil metre kullanılmıştır. UV spektrometresi ile yaprakların klorofil-a insert ignore into journalissuearticles values(CHL-a); ve klorofil-b insert ignore into journalissuearticles values(CHL-b); içerikleri ölçülmüştür. Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); modeli kullanılarak klorofil konsantrasyonunu tahmin etmek için bir dijital kamera ile çekilen renkli görüntülerin RGB insert ignore into journalissuearticles values(kırmızı, yeşil ve mavi); bileşenlerinden faydalanılmıştır. Sonuç olarak yapay sinir ağı ile yüksek doğrulukta kantaron yapraklarının klorofil konsantrasyonunu tahmin edilmiştir. Doğrulama  R 2   0.99 ve MSE 0.005 olarak elde edilmiştir .Bu değerler yapay sinir ağı modelinin güvenirliliğini ortaya koymaktadır.
Keywords :