Biber bitkisinden alınan spektral yansımaların yapay sinir ağları kullanarak hastalık tespiti

Abstract

Bu çalışmada, Topraktan bibere verilmiş Zararlı Fungusların ve herhangi bir işlem yapılmamış Biber yapraklarından alınan spektral yansımaların sınıflandırılması gerçeklenmiştir. Hastalıklı ve sağlıklı biber yapraklarının Spektroradyometre ile kaydın tespiti bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti iki gruba ayrılmaktadır. Birinci grup (A), Negatif kontrol grubu herhangi bir şey içermeyen sağlıklı biber bitkisi. İkinci grup (B), Pozitif kontrol grubu zararlı Fungus içeren hastalıklı biber bitkisi. Biber ile ilgili durum tespiti iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşama öznitelik vektörünün temini, ikinci aşamada ise verilere ilişkin öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Öznitelik çıkarma işlemi olarak Dalgacık Analizi ve birkaç istatistiksel yöntem kullanılmıştır. Sınıflandırma yöntemi olarak ise Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak, biber ile ilgili durum tespitinde elde edilen performansların yüksek Olduğu gözlemlenmiştir.

In this study, given the harmful fungi from the soil pepper and there was no operation is implemented classification of spectral reflectance of pepper leaves. The determination of the spectral reflection of diseased and healthy leaf pepper is the aim of this study. Data sets used in this study were divided in to two groups. The first group (A), Negative control group, healthy pepper plant that does not contain anything and second group (B), Positive control group, diseased pepper plant contains harmful fungi. Due diligence related to the pepper consists of two stages. First stage, obtaining a feature vector. Second stage, Classification of vector attributes of the data is made. Wavelet analysis is used as a feature extraction process and several statistical methods are used. The methods used for classification of artificial neural networks. And Pepper has been observed that the due diligence related to a high level of performance is achieved.