ارزیابی چند شاخص طیفی برای برآورد عملکرد کلزا با استفاده از تصاویر سنجنده سنتینل-2

ماشین های کشاورزی

مقاله 24، دوره 11، شماره 2 - شماره پیاپی 22، 1400، صفحه 447-464   

نوع مقاله: مقاله پژوهشی

شناسه دیجیتال (DOI): 10.22067/jam.v11i2.80232

نویسندگان

نعیم لویمی¹؛ اسداله اکرم^{* 1}؛ نیکروز باقری²؛ علی حاجی احمد¹

¹گروه مهندسی ماشین‌های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فن‌آوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران

²موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران

چکیده

سنجش از دور و به‌کارگیری تصاویر ماهواره‌ها به‌علت سرعت کار و گستردگی سطح پوشش بسیار مورد توجه قرار گرفته است. کلزا به‌دلیل گل‌های زرد آن دارای رنگ پوشش گیاهی متفاوتی با سایر محصولات است و تحقیقات کمی در زمینه ارزیابی شاخص‌های طیفی به‌منظور پیش‌بینی عملکرد آن انجام گردیده است. در سال زراعی 96-95 با هدف پیش‌بینی عملکرد کلزا ده شاخص طیفی سنجنده سنتینل-2، مورد ارزیابی قرار گرفت. این تحقیق به شکل پیکسل‌مبنا در سه مزرعه انجام شد و محدوده شبکه‌ای پیکسل‌های مزارع با کمک سیستم موقعیت‌یابی جهانی سینماتیک زمان واقعی (RTKGPS) تعیین گردید. در این تحقیق مدل‌های رگرسیونی خطی ساده و چند متغیره و نیز شبکه عصبی به‌کار رفت. نتایج نشان داد براساس مدل رگرسیون خطی ساده، بین مراحل مختلف رشد، بیشترین ضریب تبیین (R²) در هر یک از شاخص‌های گیاهی در یکی از دو مرحله اوج گل‌دهی و رسیدگی سبز رخ می‌دهد. براساس این مدل، در مرحله اوج گل‌دهی، شاخص تفاضل نرمال شده زردی (NDYI) با 73 درصد بیشترین ضریب تبیین را نسبت به سایر شاخص‌ها احراز کرد. با به‌کارگیری مدل رگرسیون خطی چند متغیره گام به گام با ورودی چهار باند، سه باند مرئی و باند مادون قرمز نزدیک، بهترین مدل در مرحله اوج گل‌دهی با ضریب تبیین 76 درصد و اعتبارسنجی 73 درصد با ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) به‌میزان 0.641 به‌دست آمد. همچنین با استفاده از مدل شبکه عصبی و ورود چهار باند مذکور نیز بهترین مدل در مرحله اوج گل‌دهی با ضریب تبیین 92 درصد (آموزش) و اعتبارسنجی (آزمون) 77 درصد با RMSE به‌میزان 0.612 احراز شد.

کلیدواژه‌ها

پیش‌بینی عملکرد؛ سنجش از دور؛ سنجنده سنتینل-2؛ شاخص گیاهی؛ شاخص NDYI

مراجع