بررسی امکان استفاده از شبکه حسگر بیسیم (WSN) و پردازش تصویر در دیده بانی و تشخیص به موقع آفت مگس سفید گلخانه

نویسندگان

  • علی رجبی‌پور استاد، گروه مهندسی مکانیک ماشین‌های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
  • محسن دانشمند وزیری دانشجوی دکترا، گروه مهندسی مکانیک ماشین‌های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
  • محمود امید استاد، گروه مهندسی مکانیک ماشین‌های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
چکیده

مدیریت تولید محصولات گلخانه­ای نیازمند دانش کنترل بسیاری از عوامل محیطی ، تغذیه گیاهی و مبارزه با آفات و بیماری­های گیاهی است. یکی از مهمترین فعالیت­ها در فرآیند تولید محصولات گلخانه­ای شناخت و مبارزه با آفات می­باشد. از جمله روش‌های اثر بخشی سموم و کاهش میزان مصرف آنها خصوصاً در مورد سموم کنترل کننده آفات حشره­ای، پیش آگاهی و اطلاع از تراکم جمعیتی آفات است. فناوری شبکه‌های حسگر بیسیم (WSN) از جمله فناوری‌های نوینی است که به منظور حس کردن محیط و جمع آوری و انتقال اطلاعات به سمت کاربر یا ایستگاه مرکزی برای مشاهده و عکس العمل مناسب با رخداد یا پدیده ای بکار برده می‌شوند.در تحقیق حاضر، امکان استفاده از WSN در دیده بانی و تشخیص به موقع آفت مگس سفید گلخانه و تهیه و ترسیم نقشه آلودگی گلخانه مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور تعداد 3750 تصویر از 15 تله چسبی نصب شده در گلخانه­ ای با محصول طالبی در مرکز تحقیقات و آموزش جهاد کشاورزی اصفهان  که به مگس سفید آلوده شده بودند تهیه و به صورت خودکار با استفاده از  WSN و به صورت بیسیم به رایانه واقع در فاصله 900 متری از گلخانه انتقال می یافت. تصاویر رنگی تله های چسبی که به کمک 15 دوربین تصویر برداری تهیه شدند با استفاده از نرم افزار متلب به تصاویر خاکستری تبدیل شده و بعد از بخش بندی توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبان ( SVM ) و بر اساس ویژگی های تصاویر، به دو دسته تصاویر دارای آفت مگس سفید و فاقد مگس سفید طبقه بندی شدند. پس از شناسایی آفت مگس سفید، تعداد آفات تصاویر شمارش شده و با توجه به تعداد آنها با استفاده از نرم افزار ArcMap10.2  نقشه آلودگی گلخانه ترسیم گردید. با ارزیابی سامانه نتایج نشان داد که دقت الگوریتم SVM برای طبقه بندی تصاویر تله های چسبی برابر 73/97 درصد است و میانگین مقادیر شاخص های آماری ماتریس اغتشاش برای 15 تله چسبی شامل حساسیت، صحت، اختصاصی بودن و دقت طبقه بندی به ترتیب 46/98، 31/86، 08/99 و 72/97 درصد می باشد. میانگین دقت کلی سامانه در تشخیص و شمارش تعداد مگسهای سفید به دام افتاده در تله های چسبی 71/97 درصد می باشد. محاسبه ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) در برآورد تعداد مگس سفید به روش پردازش تصویر و شمارش مستقیم بین 1 تا 03/5 متغیر بود. لذا استفاده از این سامانه برای تشخیص و ردیابی و شمارش تعداد مگس های سفید به دام افتاده مناسب است و می توان با ترسیم نقشه آلودگی گلخانه برنامه ریزی مناسب جهت مبارزه با آفت مذکور انجام داد.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دسترسی به متن کامل این مقاله و 10 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

تشخیص آفت سوسک چهار نقطهای نخود به کمک پردازش تصویر و شبکه عصبی

نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها ×27 توسط موجک گابور، بعنوان داده های آموزشی به شبکه عصبی اعمال گردید. سپس برای تست شبکه، یک دسته از داده ها که در آموزش شبکه...

متن کامل

تشخیص آفت سوسک چهار نقطه‌ای نخود توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی

تشخیص آفت سوسک چهار نقطه­ای نخود  توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی سامان ساجدیان1* چکیده: نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره­گیری از شبکه­های عصبی مصنوعی شبیه­سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 27×18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها توسط موجک گابور، بعنوان داد...

متن کامل

The Study of Stressful Factors in Clinical Education for Nursing Students Studying in Nursing and Midwifery College in Khorramabad

کچ هدي پ شي مز هني فده و : شزومآ لاب يني شخب ساسا ي شزومآ مهم و راتسرپ ي تسا . و هنوگ ره دوج لکشم ي شزومآ رد لاب يني ، آراک يي هدزاب و ا ني شزومآ زا شخب راچد ار لکشم م ي دنک . فده اب رضاح شهوژپ سررب ي لماوع سرتسا از ي شزومآ لاب يني رد وجشناد ناي راتسرپ ي هدکشناد راتسرپ ي و يامام ي ماـجنا داـبآ مرـخ تسا هتفرگ . شور و داوم راک : رضاح هعلاطم کي هعلاطم صوت يفي عطقم ي تسا . د...

متن کامل

The effect of cyclosporine on asymmetric antibodies and serum transforming growth factor beta1 in abortion-prone model of mice CBA/J x DBA/2

كچ ي هد فده و هقباس : ي ک ي طقس زورب للع زا اه ي ،ررکم ا لماوع تلاخد ي ژولونوم ي ک ا رد ي ن قم طققس عون ي وراد دقشاب ي س ي روپسولک ي ،ن ح لدم رد طقس شهاک بجوم ي ناو ي CBA/j×DBA/2 م ي تنآ ددرگ ي داب ي اه ي ان و راققتم TGF-β لماوع زا عت مهم يي ن گلماح تشونرس هدننک ي سررب روظنم هب رضاح هعلاطم تسا ي ات ث ي ر اس ي روپسولک ي ن م رب ي از ا ي ن تنآ عون ي داب ي س و اه ي اکوت ي ن TGF...

متن کامل

تشخیص خوشه انگور قرمز ایستاده با استفاده از پردازش تصویر و شبکه عصبی به منظور کاربرد در ربات برداشت انگور

تشخیص خوشه انگور قرمز ایستاده با استفاده از پردازش تصویر و شبکه عصبی به منظور کاربرد در ربات برداشت انگور اکبر نظری1 چکیده: در این تحقیق یک سامانه طبقه بندی خودکار بر مبنای ماشین بینایی و شبکه­های عصبی مصنوعی بر اساس رنگ و مولفه­های آن، توسعه داده شد. حدود 300 تصویر رقمی از باغات انگور شهرستان ارومیه در شرایط مختلف نوری از ساعات اولیه صبح تا عصر در هوای ابری و آفتابی گرفته شدند. از شبکه عصبی پ...

متن کامل

مقایسه تأثیر وضعیت طاق باز و دمر بر وضعیت تنفسی نوزادان نارس مبتلا به سندرم دیسترس تنفسی حاد تحت درمان با پروتکل Insure

کچ ی هد پ ی ش مز ی هن ه و فد : ساسا د مردنس رد نامرد ي سفنت سرتس ي ظنت نادازون داح ي سکا لدابت م ي و نژ د ي سکا ي د هدوب نبرک تسا طسوت هک کبس اـه ي ناـمرد ي فلتخم ي هلمجزا لکتورپ INSURE ماجنا م ي دوش ا اذل . ي هعلاطم ن فدهاب اقم ي هس عضو ي ت اه ي ندب ي عضو رب رمد و زاب قاط ي سفنت ت ي هـب لاتـبم سراـن نادازون ردنس د م ي سفنت سرتس ي لکتورپ اب نامرد تحت داح INSURE ماجنا درگ ...

متن کامل

ذخیره در منابع من

ذخیره در منابع من ذخیره شده در منابع من

{@ msg_add @}

  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی راحت تر خواهید کرد

دانلود متن کامل

برای دسترسی به متن کامل این مقاله و 10 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید


عنوان ژورنال:

دوره 49  شماره 3

صفحات  395- 408

تاریخ انتشار 2018-10-23

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

copyright © 2015-2021