The Texture Feature Extraction of Agricultural Field Images by HOG Algorithms and Soil Moisture Estimation based on the Texture Features

Authors : Emrullah Acar, Mehmet Siraç Özerdem

Pages : 1-7

View : 17 | Download : 10

Publication Date : 2016-12-01

Article Type : Research

Abstract :Tarımsal alanlardaki toprak nem düzeyinin bilinmesi; kuraklık durumu zararlarının en aza indirgenmesi, fazla sulama nedeni ile oluşan tuzluluğun önlenmesi, tarımsal alanlarının korunması ve sulama sisteminin verimli olarak kullanılması gibi birçok yönden önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Mardin tarımsal alan imgelerine ait doku öznitelik vektörleri  ile yerel toprak nem ölçümleri arasındaki ilişkinin kurulması ve bu ilişkiye dayalı toprak nem düzeyinin tahmini amaçlanmıştır. İmgeler TARBİL (http://www.tarbil.org) veritabanından elde edilmiştir. İmge dokusuna duyarlı yeni yöntemlerden biri olan Yönlü Gradyan Histogramı (HOG) algoritması kullanılarak, öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen öznitelik vektörleri daha sonra k En Yakın Komşu (k-NN) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) sınıflandırıcılarının girişlerine verilerek toprak nemi üç (Çok, Orta ve Az nemli) grubta sınıflandırılmıştır. 
Keywords : Toprak Nemi Tahmini, İmge İşleme, Sınıflandırma, MLP, k-NN, HOG