Колір листя томатів як показник вологості ґрунту з використанням методів машинного навчання
Анотація
Запаси прісної води для зрошення повинні використовуватися економно і розумно, оскільки вода є безцінним природним ресурсом, якого не вистачає на більшій частині Землі. Вологість ґрунту на полях не всюди однакова, а встановлення тисяч датчиків є невиправдано дорогим. Мета цієї публікації - змоделювати та спрогнозувати взаємозв'язок між кольором листя рослин томатів та вологістю ґрунту, і таким чином оптимально керувати процесом зрошення. Дослідження проводили з використанням загальноприйнятих методів, польового методу та методу статистичної обробки результатів. Алгоритми машинного навчання (АМН) та інтелектуального аналізу даних були використані в даній роботі для моделювання зв'язку між значеннями кольору RGB листя томатів та вологістю і температурою ґрунту. У фокусі цього дослідження – колір листя томатів, вирощених у відкритому ґрунті без кілків. Було виконано три основні завдання: доведено, що існує зв'язок між кольором листя і вологістю ґрунту, досліджено його ймовірний нелінійний тип і змодельовано цей зв'язок за допомогою АМН. Спочатку навчався класифікатор, потім створюється і зберігається модель. Нарешті, ефективність обраної моделі перевірено за допомогою іншого тестового набору даних. Методологія вимірювань отримала назву “12- 9-6-3”. Доведено, що молоде листя є більш інформативним щодо потреби в поливі. В результаті, за допомогою регресійної моделі M5P можна, з похибкою менше 1%, прогнозувати вологість ґрунту за кольором листя томатів, враховуючи також температуру ґрунту. Ця прогнозна модель може бути використана при створенні автоматизованих систем для оптимального управління поливом та водозбереження
Ключові слова
водний статус рослин; вологість ґрунту; колір листя; колір накриття; нелінійне оцінювання
[1] Afonso, Z.V., Claudinei, M.G., Elias, F.S., José, A.M.F., Weverton, P.R., Ícaro, A.S., Ricardo, B., Cláudio, R.M., & Eliemar, C. (2020). Using a crop water stress index based on a sap flow method to estimate water status in conilon coffee plants. Agricultural Water Management, 241, article number 106343. doi: 10.1016/j.agwat.2020.106343.
[2] Afzal, A., Duiker, S.W., & Watson, J.E. (2017). Leaf thickness to predict plant water status. Biosystems Engineering, 15, 148-156. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2017.01.011.
[3] Alhnaity, B., Pearson, S., Leontidis, G., & Kollias, S. (2019). Using deep learning to predict plant growth and yield in greenhouse environments. Acta Horticulturae, 1296, 425-432. doi: 10.17660/ActaHortic.2020.1296.55.
[4] Atanasov, S. (2015). Soil specific FDR sensor calibration in soil moisture measuring (Bg). Research Papers of Rousse University, 54, 217-221.
[5] Atanasov, S. (2021). Predicting soil moisture based on color of the leaves using data mining and machine learning techniques. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1031, article number 012076. doi: 10.1088/1757-899X/1031/1/012076.
[6] Atanasov, S.S., Daskalov, P.I., & Nedeva, V.I. (2016). An intelligent approach of determining relationship between tomato leaves color and soil moisture and temperature. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 22(6), 1027-1035.
[7] Bianchi, A., Masseroni, D., Thalheimer, M., de Medici, L.O., & Facchi, A. (2017). Field irrigation management through soil water potential measurements: A review. Italian Journal of Agrometeorology, 22(2), 25-38. doi: 10.19199/2017.2.2038-5625.025.
[8] Bouckaert, R., Frank, E., Hall, M., Kirkby, R., Reutemann, P., Seewald, A., & Scuse, D. (2019). WEKA manual for version 3-8-4. Hamilton: University of Waikato.
[9] Brownlee, J. (2016) Machine learning mastery with Weka. Retrieved from https://pdfcoffee.com/machinelearning-mastery-with-weka-2-pdf-free.html.
[10] Dhillon, R. (2015). Development and evaluation of a continuous leaf monitoring system for measurement of plant water status. (PhD dissertation, Department of Biological Systems Engineering, University of California, Davis).
[11] Dhillon, R., Rojo, F., Upadhyaya, S.K., Roach, J., Coates, R., & Delwiche, M. (2019). Prediction of plant water status in almond and walnut trees using a continuous leaf monitoring system. Precision Agriculture, 20, 723745. doi: 10.1007/s11119-018-9607-0.
[12] Dobriyal, P., Qureshi, A., Badola, R., & Hussain, S.A. (2012). A review of the methods available for estimating soil moisture and its implications for water resource management. Journal of Hydrology, 458, 110-117. doi: 10.1016/j.jhydrol.2012.06.021.
[13] Eibe, F., Hall, M., & Witten, I.H. (2016). The WEKA workbench. Online appendix for “Data mining: practical machine learning tools and techniques”. Hamilton: The University of Waikato.
[14] Guo, D., Juan, J., Chang, L., Zhang, J., & Danfeng, H. (2017). Discrimination of plant root zone water status in greenhouse production based on phenotyping and machine learning techniques. Scientific Reports, 7(1), article number 8303. doi: 10.1038/s41598-017-08235-z.
[15] Gutiérrez, S., Diago, M.P., Fernández-Novales, J., & Tardaguila, J. (2018). Vineyard water status assessment using on-the-go thermal imaging and machine learning. PloS One, 13(2), article number e0192037. doi: 10.1371/journal.pone.0192037.
[16] Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., & Witten, I.H. (2009). The WEKA Data Mining Software: An Update. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 11(1), 10-18. doi: 10.1145/1656274.1656278.
[17] Harizanova-Petrova, B., & Ovcharova, А. (2014). Investigation the relationship “Yield–Evapotranspiration” by stages of rooted celery, variety “IBIS” in the region of Plovdiv. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 1(1), 875-880.
[18] Huan, Z., Liangxiao, J., & Liangjun, Y. (2021). Attribute and instance weighted naive Bayes. Pattern Recognition, 111, article number 107674. doi: 10.1016/j.patcog.2020.107674.
[19] Jägermeyr, J., Gerten, D., Heinke, J., Schaphoff, S., Kummu, M., & Lucht, W. (2015). Water savings potentials of irrigation systems: Global simulation of processes and linkages. Hydrology and Earth System Sciences, 19(7), 3073-3091. doi: 10.5194/hess-19-3073-2015.
[20] Kalaidjieva, R., Kuneva, V., & Matev, A. (2015). Using on infrared thermometer for establishment of water stress in green beans irrigated by different pre-irrigation soil moisture. Plant Science, 5, 72-78.
[21] Kocaoglu, S., & Akdogan, E. (2020). Comparison of classification algorithms for detecting patient posture in expandable tumor prostheses. Advances in Electrical and Computer Engineering, 20(2), 131-138. doi: 10.4316/AECE.2020.02015.
[22] Ko-Madden, C.T., Upadhyaya, S.K., Kizer, E.E., Drechsler, K.M., Rojo, F., Meyers, J.N., & Schramm, A.E. (2017). Precision irrigation in wine grape using a proximal leaf monitor system for measuring plant water status. Michigan: American Society of Agricultural and Biological Engineers. doi: 10.13031/aim.201700705.
[23] Koumanov, K., Matev, A., Kornov. G., & Germanova, D. (2018). Irrigation management in perennial crops by sensing the soil water status. Journal of Mountain Agriculture on the Balkans, 21(5), 182-192.
[24] Levin, A.D. (2019). Re-evaluating pressure chamber methods of water status determination in field-grown grapevine (Vitis spp.). Agricultural Water Management, 221, 422-429. doi: 10.1016/j.agwat.2019.03.026.
[25] Mahan, J.R., Young, A.W., & Payton, P. (2015). Continuously monitored canopy temperature as a proxy for plant water status. American Journal of Plant Sciences, 6(14), article number 2287. doi: 10.4236/ajps.2015.614232.
[26] Nederhoff, E., & Stanghellini, C. (2010). Water use efficiency of tomatoes. Practical Hydroponics and Greenhouses, 115, 52-59.
[27] Pardossi, A., Incrocci, L., Incrocci, G., Malorgio, F., Battista, P., Bacci, L., & Balendonck, J. (2009). Root zone sensors for irrigation management in intensive agriculture. Sensors, 9(4), 2809-2835. doi: 10.3390/s90402809.
[28] Sela, E., Cohen, Y., Alchanatis, V., Saranga, Y., Cohen, S., Möller, M., & Orolov, V. (2007). Thermal imaging for estimating and mapping crop water stress in cotton. Wageningen: Wageningen Academic Publishers.
[29] Smola, A.J., & Schölkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and Computing, 14(3), 199-222.
[30] United Nations Development Programme, Precision agriculture for smallholder farmers. (2021). Retrieved from https://www.undp.org/publications/precision-agriculture-smallholder-farmers.
[31] Witten, I.H. (2013). Data mining with Weka. Waikato: University of Waikato.
[32] Zhao, T., Nakano, A., Iwaski, Y., & Umeda, H. (2020). Application of hyperspectral imaging for assessment of tomato leaf water status in plant factories. Applied Sciences, 10(13), article number 4665. doi: 10.3390/app10134665.