Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Nông - Lâm - Ngư
Nông nghiệp
Estimation of single leaf chlorophyll content in sugar beet using machine vision
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Estimation of single leaf chlorophyll content in sugar beet using machine vision
Phú Hưng
113
6
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Estimating crop nitrogen status accurately during side-dressing operations is essential for effective management of site-specific nitrogen applications. Variable rate technology (VRT) is one of the major operations in precision agriculture to reduce environmental risks and increase fertilizer use efficiency. | P. A. MOGHADDAM, M. H. DERAFSHI, V. SHIRZAD Research Article Turk J Agric For 35 (2011) 563-568 © TÜBİTAK doi:10.3906/tar-0909-393 Estimation of single leaf chlorophyll content in sugar beet using machine vision Parviz Ahmadi MOGHADDAM1,*, Mohammadali Haddad DERAFSHI1, Vine SHIRZAD2 1 Department of Agricultural Machinery, Agricultural Faculty, Urmia University, Urmia - IRAN 2 Department of Plant Protection, Agricultural Faculty, Urmia University, Urmia - IRAN Received: 14.09.2009 Abstract: Estimating crop nitrogen status accurately during side-dressing operations is essential for effective management of site-specific nitrogen applications. Variable rate technology (VRT) is one of the major operations in precision agriculture to reduce environmental risks and increase fertilizer use efficiency. In the present study, color image analysis was performed to estimate sugar beet leaf chlorophyll status. The experiment was carried out in a phytotron and nitrogen was applied at 6 levels to the sugar beet grown in pots. Chlorophyll level of the leaves was measured by a SPAD-502 chlorophyll meter. To estimate chlorophyll status, a neural-network model was developed based on the RGB (red, green, and blue) components of the color image captured with a conventional digital camera. The results showed that the neural network model is capable of estimating the sugar beet leaf chlorophyll with a reasonable accuracy. The coefficient of determination (R2) and mean square error (MSE) between the estimated and the measured SPAD values, which were obtained from validation tests, appeared to be 0.94 and 0.006, respectively. Key words: Machine vision, neural network, chlorophyll, sugar beet, variable rate Introduction Nitrogen (N) is a nutrient critical to the growth of agricultural crops. Proper management of nitrogen application helps to reduce nitrogen losses and prevents pollution of underground and surface water, which leads to serious environmental problems (Noh et al. .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Acdc – Automated Contamination Detection and Confidence estimation for single-cell genome data
SCReadCounts: Estimation of cell-level SNVs expression from scRNA-seq data
Monitoring health state of photovoltaic module through series resistance analysis
Estimation of immune cell content in tumor using single-cell RNA-seq reference data
Báo cáo hóa học: " Research Article A Maximum Likelihood Estimation of Vocal-Tract-Related Filter Characteristics for Single Channel Speech Separation"
Báo cáo hóa học: " Direction of Arrival Estimation with a Novel Single-Port Smart Antenna"
Ebook Statistics for business and economics (9th edition): Part 1
Large scale evaluation of single storm and short/long term erosivity index models
Analysis of quantitative traits and estimation of heritability in early generations of a single cross in soybean (Glycine max (L.) Merrill)
DeepQA: Improving the estimation of single protein model quality with deep belief networks
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.