اورک, هادی, آبدانان مهدی زاده, سامان. (1397). توسعه یک سامانه دقیق کنترل علف های هرز برای زمین های چمن به کمک بینایی ماشین. تحقیقات سامانهها و مکانیزاسیون کشاورزی, 19(70), 55-68. doi: 10.22092/erams.2018.107033.1119
هادی اورک; سامان آبدانان مهدی زاده. "توسعه یک سامانه دقیق کنترل علف های هرز برای زمین های چمن به کمک بینایی ماشین". تحقیقات سامانهها و مکانیزاسیون کشاورزی, 19, 70, 1397, 55-68. doi: 10.22092/erams.2018.107033.1119
اورک, هادی, آبدانان مهدی زاده, سامان. (1397). 'توسعه یک سامانه دقیق کنترل علف های هرز برای زمین های چمن به کمک بینایی ماشین', تحقیقات سامانهها و مکانیزاسیون کشاورزی, 19(70), pp. 55-68. doi: 10.22092/erams.2018.107033.1119
اورک, هادی, آبدانان مهدی زاده, سامان. توسعه یک سامانه دقیق کنترل علف های هرز برای زمین های چمن به کمک بینایی ماشین. تحقیقات سامانهها و مکانیزاسیون کشاورزی, 1397; 19(70): 55-68. doi: 10.22092/erams.2018.107033.1119
توسعه یک سامانه دقیق کنترل علف های هرز برای زمین های چمن به کمک بینایی ماشین
1دانشجوی کارشناسی ارشد استادیار دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، گروه مکانیک بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، اهواز، ایران
2استادیار دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، گروه مکانیک بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، اهواز، ایران
چکیده
استفادۀ بیرویه از علفکشها به منظور از بین بردن علفهای هرز در مزارع کشاورزی، زمین چمن، زمینهای ورزشی و غیره سبب بروز نگرانیهای اقتصادی محیط زیستی شده است. به منظور کاهش علفکشها، بهترین راه ممکن دست چینکردن آنهاست که بسیار پر هزینه و وقت گیر است. در این مقاله دو روش برای تشخیص علفهرز در چمن با استفاده از تکنولوژی بینایی ماشین ارائه شده است. با توجه به این موضوع که علفهای هرز رنگهای متفاوتی دارند و به خوبی امکان تشخیص آنها از چمن وجود ندارد، از این فرض استفاده شد در مناطقی که علفهای هرز وجود دارد، نسبت به مناطقی که چمن روییده است، تفاوتی در میزان لبههای تصویر اخذ شده وجود دارد. روش طبقهبندی بیز و ویژگی مورفولوژی برای تشخیص علفهرز در چمن بهکار گرفته شد. میزان تشخیص درست علفهرز برای روش مورفولوژی 58/89 درصد و روش طبقهبندی بیز 42/80 درصد به دست آمد. از سامانۀ سمپاش هوشمند با سه نازل استفاده شد و میزان کاهش مصرف علفکشها به بیش از 70 درصدرسید. این مسئله تا حد زیادی از لحاظ اقتصادی و کاهش آلودگیهای محیط زیست میتواند مؤثر باشد.
Burgos-Artizzu, X. P., Ribeiro, A., Guijarro, M. and Pajares, G. 2011. Real-time image processing for crop-weed discrimination in maize fields. Comput. Electron. Agric. 75(2): 337-346.
Burgos-Artizzu, X. P., Ribeiro, A., Tellaeche, A., Pajares, G. and Fernández-Quintanilla, C. 2009. Improving weed pressure assessment using digital images from an experience-based reasoning approach. Comput. Electron. Agric. 65, 176-185.
Burgose-Artizzu, X. P., Ribeiro, A., Pajares, G., Tellaeche, A. and Fernandez-Quintanilla, C. 2010. Analysis of natural images processing for the extraction of agricultural elements. Image Vision Comput. 28, 138-149.
De Rainville, F. M., Durand, A., Fortin, F. A., Tanguy, K., Maldague, X., Panneton, B. and Simard, M. J. 2014. Bayesian classification and unsupervised learning for isolating weeds in row crops. Pattern Anal. Appl. 17(2): 401-414.
Faisal, A., Hawlader, A. A. M., Bari, A. S. M., Emam, H. and Paul, K. 2012. Classification of crops and weeds from digital images: A support vector machine approach. Crop Prot. 40, 98-104.
Gan-Mor, S. and Clark, R. L. 2001. DGPS-based automatic guidance-implementation and economical analysis. Trans. ASAE. 1, 11-92.
Gonzalez, R. C.,Wood, R. E. and Eddins, S. L. 2004. Digital Image Processing using Matlab. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
Guerrero, J. M., Pajares G., Montalvo, M., Romo, J. and Guijarro, M. 2012. Support vector machines for crop/weeds identification in maize fields. Expert Syst. Appl. 39, 11149-11155.
Han, S., Zhang, Q., Ni, B. and Reid, J. F. 2004. A guidance directrix approach to visionbased vehicle guidance systems. Comput. Electron. Agric. 43(3): 179–195.
Hemming, J. and Rath, T. 2001. Computer-vision-based Weed identification under filed conditions using controlled lighting. J. Agr. Eng. Res. 78(3): 233-243.
Hernández-Hernández, J. L., García-Mateos, G., González-Esquiva, J. M. and Escarabajal-Henarejos, D. 2016. Optimal color space selection method for plant/soil segmentation in agriculture. Comput. Electron. Agric. 122, 124-132.
Ishak, A. J., Hussain, A. and Mustafa, M. M. 2009. Weed image classification using Gabor wavelet and gradient field distribution. Comput. Electron. Agric. 66(1): 53-61.
Kawamura, K., Mashita, T., Miwa, Y. and Ito, A. 1993. Developing of weeding robot (2): Development of weed detecting sensors on green area of golf course. Proceeding of JSPE. (in Japanese)
Kazmi, W., Garcia-Ruiz, F. J., Nielsen, J., Rasmussen, J. and Andersen, H. J. 2015. Detecting creeping thistle in sugar beet fields using vegetation indices. Comput. Electron. Agric. 112, 10-19.
Lee, W. S., Slaughter, D. C. and Giles, D. K. 1996. Development of a machine vision system for weed control using precision chemical application. Proceeding of ICAME-96. 3, 802-811.
Lee, W. S., Slaughter, D. C. and Giles, D. K. 1999. Robotic weed control system for tomatoes. Precis. Agric. 1, 95-113.
Li, D. M., Wang, Y. Z. and Du, B. 2009. Research on segmentation methods of weed and soil background under hsi color mode. Second International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining. Jan. 23-25.
Mashita, T., Miwa, Y. and Ito, A. 1992. Developing of weeding robot (1): Manufacture of weed discrimination system on golf course. Proceeding of JSPE. (in Japanese)
Montalvo, M., Guerrero, J. M., Romeo, J., Emmi, L., Guijarro, M. and Pajares, G. 2013. Automatic expert system for weeds-crops identification in images from maize fields. Expert Syst. Appl. 40(1): 75-82.
Onyango, C. M. and Marchant, J. A. 2003. Segmentation of row crop plants from weeds using colour and morphology. Comput. Electron. Agric. 39: 141-155.
Perez, A. J., Lopez, F., Benlloch, J. V. and Christensen, S. 2000. Colour and shape analysis techniques for weed detection in cereal fields. Comput. Electron. Agric. 25(3): 197-212.
Persson, M. and Astrand, B. 2008. Classification of crops and weeds extracted by active shape models. Biosyst. Eng. 100, 484-497.
Tang, J. L., Chen, X. Q., Miao, M. R. and Wang, D. 2016. Weed detection using image processing under different illumination for site-specific areas spraying. Comput. Electron. Agric. 122, 103-111.
Tellaeche, A., Pajares, G., Burgos-Artizzu, X. P. and Ribeiro, A. 2011. A computer vision approach for weeds identification through Support Vector Machines. Appl. Soft Comput. 11, 908-915.
Watchareeruetai, U., Takeuchi, Y., Matsumoto, T., Kudo, H. and Ohnishi, N. 2006a. Computer vision based methods for detecting weeds in lawns. Mach. Vision Appl. 17(5): 287-296.
Watchareeruetai, U., Takeuchi, Y., Matsumoto, T. Kudo, H. and Ohnishi, N. 2006b. Computer Vision Based Methods for Detecting Weeds in Lawns. IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems. 7-9 June. Bangkok, Thiland.
Wiles, L. J. 2011. Software to quantify and map vegetative cover in fallow fields for weed management decisions. Comput. Electron. Agric. 78(1): 106-115.
Woebbecke, D. M., Meyer, G. E., VonBargen, K. and Mortensen, D. A. 1995. Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions. Trans. ASAE. 38(1): 259-269.