The Texture Feature Extraction of Agricultural Field Images by HOG Algorithms and Soil Moisture Estimation based on the Texture Features

Authors : Emrullah ACAR, Mehmet Siraç ÖZERDEM

Pages : 1-7

View : 9 | Download : 4

Publication Date : 2016-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Tarımsal alanlardaki toprak nem düzeyinin bilinmesi; kuraklık durumu zararlarının en aza indirgenmesi, fazla sulama nedeni ile oluşan tuzluluğun önlenmesi, tarımsal alanlarının korunması ve sulama sisteminin verimli olarak kullanılması gibi birçok yönden önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Mardin tarımsal alan imgelerine ait doku öznitelik vektörleri  ile yerel toprak nem ölçümleri arasındaki ilişkinin kurulması ve bu ilişkiye dayalı toprak nem düzeyinin tahmini amaçlanmıştır. İmgeler TARBİL insert ignore into journalissuearticles values(http://www.tarbil.org); veritabanından elde edilmiştir. İmge dokusuna duyarlı yeni yöntemlerden biri olan Yönlü Gradyan Histogramı insert ignore into journalissuearticles values(HOG); algoritması kullanılarak, öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen öznitelik vektörleri daha sonra k En Yakın Komşu insert ignore into journalissuearticles values(k-NN); ve Çok Katmanlı Algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(MLP); sınıflandırıcılarının girişlerine verilerek toprak nemi üç insert ignore into journalissuearticles values(Çok, Orta ve Az nemli); grubta sınıflandırılmıştır. 
Keywords : Toprak Nemi Tahmini, İmge İşleme, Sınıflandırma, MLP, k NN, HOG