Classification of Some Biochemical Properties with J48 Classification Tree Algorithms in Hyperspectral Data

Authors : Sinan DEMİR, Levent BAŞAYİĞİT

Pages : 20-28

View : 13 | Download : 7

Publication Date : 2022-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Hiperspektral algılama yöntemleri tarımda uzun yıllar bitkilerin abiyotik ve biyotik stres faktörlerine karşı fizyolojik olayların belirlenmesinde kullanılmaktadır. Sürdürülebilir tarımsal üretim modelleri altındaki bitkilerin görünür ve yakın kızılötesi bölgedeki hiperspektral verileri kullanılarak biyokimyasal özellikler ile ilişkili dalga boylarının belirlenmesi üzerine araştırmalar sınırlı sayıdadır. Bu araştırmada, sürdürülebilir üretim modellerinden organik tarım yapılan tıbbı ve aromatik bitkilerden coğrafi işaretli Isparta Yağ gülü abiyotik ve biyotik stres faktörlerinden kültürel uygulamalardan kaynaklı etkinin en az olması göz önüne alınarak kullanılmıştır. Organik tarım yapılan Isparta Yağ gülü yapraklarında hiperspektral ölçümler ve klorofil a insert ignore into journalissuearticles values(mg g-1);, klorofil b insert ignore into journalissuearticles values(mg g-1);, klorofil a+b insert ignore into journalissuearticles values(mg g-1);, toplam flavonoid madde içeriği insert ignore into journalissuearticles values(mg catechin g-1);, toplam fenolik madde içeriği insert ignore into journalissuearticles values(mg GAE g-1); ve toplam antioksidan kapasitesi insert ignore into journalissuearticles values(mg TEAC g-1); biyokimyasal özelliklerin J48 sınıflandırma ağacı algoritması kullanılarak öznitelik seçimi yapılmıştır. Sınıflandırma algoritmasında her bir biyokimyasal özellik için bağımsız değişken olarak farklı hiperspektral veriler insert ignore into journalissuearticles values(bantlar); kullanırken, bağımlı değişken her bir biyokimyasal özelliklerinin miktarlarının ortalamaya göre düşük ve yüksek olması ikili yanıt değişkeni insert ignore into journalissuearticles values(binary); şeklinde modele alınmıştır. Bağımsız değişken seçiminde ise çoklu doğrusal bağlantıya insert ignore into journalissuearticles values(multicollinearity); neden olmayan korelasyon tabanlı CfsSubsetEval algoritması kullanılmıştır. Klorofil a, klorofil b, klorofil a+b, toplam flavonoid madde içeriği, toplam fenolik madde içeriği ve toplam antioksidan kapasitesi özelliklerinin sınıflandırma performansları olan sınıflama doğrulukları, duyarlılık, özgüllük, alıcı işletim karakteristiği insert ignore into journalissuearticles values(ROC); eğrileri altında kalan alanlar sırasıyla, “%72.1, %73.3, %76.25, %69.6, %71.7, %67.5”, “0.353, 0.440, 0.553, 0.714, 0.771, 0.657”, “0.782, 0.811, 0.802, 0.653, 0.621, 0.682” ve “0.558, 0.643, 0.631, 0.638, 0.723, 0.625” olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonucunda organik tarım yapılan Isparta Yağ gülü yapraklarının biyokimyasal içeriklerinin görünür ve yakın kızılötesi hiperspektral veriler ile sınıflamasında klorofil a+b insert ignore into journalissuearticles values(mg g-1); içeriğinin J48 sınıflandırma ağacı algoritması ile en yüksek doğrulukta belirlendiği sonucuna varılmıştır.
Keywords : Hiperspektral algılama, biyokimyasal özellik, organik tarım, CfsSubsetEval, J48 karar ağacı algoritması, sınıflama