پیش بینی و کنترل محتوای رطوبت گیاه چمن توسط یک سامانه هوشمند با بکارگیری پردازش تصویر و الگوریتم رگرسیون بردار پشتیبان

با توجه به تغییرات زیست محیطی و افزایش دمای جهانی و همچنین خشک سالی، نحوه آبیاری گیاهان ضمن حفظ رشد و عملکرد بالای آنها بسیار حائز اهمیت است. لذا در این شرایط حساس بحران آب، با نظارت و کنترل شرایط رشد گیاه و همچنین افزایش راندمان آبیاری از طریق تبدیل روش های آبیاری سطحی به سیستمهای آبیاری هوشمند میتوان به صورت قابل توجهی مصرف آب در بخش کشاورزی را کاهش داد. در این مطالعه با هدف تشخیص نیاز آبی گیاه، مجموعه ای از تصاویر گیاه چمن تحت شرایط تنش خشکی جهت استخراج ویژگی های رنگی، بافت و تعدادی از پارامترهای تصویر در حوزه فرکانس مورد بررسی قرار گرفتند. در ادامه پس از بررسی پارامترهای استخراج شده از تصاویر با توجه به نتایج آنالیز آماری در سطح احتمال 5% مناسبترین ویژگی ها به منظور پیش بینی محتوای رطوبت گیاه توسط الگوریتم رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) انتخاب گردید. در نهایت نشان داده شد که هسته Linear در تابع الگوریتم SVR نسبت به سایر هسته ها دارای بالاترین ضریب همبستگی (0/95) و همچنین کمترین مقادیر MAPE (14/08) ، RMSE (0/01) ، SRE (0/063) و RAV (0/14) است. بدین ترتیب نتیجه گرفته شد که سامانه پیشنهاد شده از کارآیی مناسبی به منظور اندازه گیری و سنجش پژمردگی گیاه و کنترل میزان آب مورد نیاز آن برخوردار می باشد.