การวิเคราะห์ความเข้มของสีใบข้าวด้วยซัพพอร์ตเวกเตอร์สำหรับการถดถอยเพื่อลดต้นทุนในการผลิต
Abstract
บทคัดย่อ
เกษตรกรนิยมปลูกข้าวพันธุ์ผสมไม่ไวต่อช่วงแสง โดยเลือกใส่ปุ๋ยไนโตรเจนในนาข้าวเพื่อเพิ่มผลผลิต แต่เนื่องจากปุ๋ย ไนโตรเจน(ยูเรีย) เป็นปุ๋ยที่สูญเสียง่ายในสภาพน้ำขัง ดังนั้นเพื่อให้การใช้ปุ๋ยไนโตรเจนในนาข้าว ที่มีสภาพน้ำขังตลอดปีมี ประสิทธิภาพคุ้มค่ากับปริมาณปุ๋ยที่ใช้ จึงมีการแนะนำเกษตรกรแบ่งใส่ปุ๋ยไนโตรเจนให้ตรงกับ ความต้องการของข้าว โดยใช้แผ่น เทียบสีในการวัดสีใบข้าวเป็นเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจใส่ปุ๋ยไนโตรเจนในนาข้าว ซึ่งปัญหาที่เกิดขึ้นเกษตรกรจำเป็นต้องเลือก ใบข้าวอย่างน้อย 10 ใบสุ่มทั่วแปลงข้าว นำมาวัดเทียบกับแผ่นเทียบสีที่สามารถวัดได้เพียงครั้งละ 1 ใบ จึงเกิดความไม่สะดวกและ การวัดสีใบข้าวกลางแจ้ง สีใบข้าวอาจเปลี่ยนไปได้เนื่องจากการสะท้อนของแสงแดดเข้าสู่สายตาผู้วัด นอกจากนี้กรณีที่ทำการวัดได้ ค่าสีกึ่งกลางระหว่างแถบสีก็เป็นการยากที่จะบอกได้ว่าสีใบข้าวมีความเข้มของสีอยู่ในช่วงใด งานวิจัยชี้นนี้เสนอเทคนิคด้านการ ประมวลผลภาพในการแก้ปัญหาดังกล่าว โดยนำแผ่นเทียบสีใบข้าวที่มี 4 แถบสี จำนวน 2 แผ่นมาทำการสแกนเก็บเป็นไฟล์ข้อมูล ภาพ จากนั้นนำไปทำการคัดแยกสีใบข้าวด้วยฟัซซีซีมีน จากกลุ่มสีใบข้าวนำมาคำนวณหาค่าเฉลี่ยสีเก็บเป็นลักษณะเด่นที่ใช้กับซัพ พอร์ตเวกเตอร์สำหรับการถดถอย เพื่อประมาณค่าสีใบข้าว เป็นการเพิ่มความแม่นยำในการกำหนดปริมาณปุ๋ยไนโตรเจนที่ต้องใส่ เพิ่มในนาข้าว จากผลการทดลองได้นำค่าผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยและเปอร์เซนต์ค่าผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยมาเป็นเกณฑ์วัดความ ถูกต้องของระบบ จากผลการทดลองพบว่าวิธีการของซัพพอร์ตเวกเตอร์สำหรับการถดถอยให้ผลรวมค่าผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยและ ผลรวมเปอร์เซนต์ค่าผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยน้อยที่สุดในการทดสอบข้อมูลแบบบอด เมื่อเทียบกับการอ่านค่าสีใบข้าวจากแผ่นเทียบสี ของผู้เชี่ยวชาญ
คำสำคัญ : แผ่นเทียบสีใบข้าว, ปุ๋ยไนโตรเจน, ฟัซซีซีมีน, ซัพพอร์ตเวกเตอร์สำหรับการถดถอย
(การประชุมวิชาการ การวิจัยภาคปฏิบัติและการพัฒนา ครั้งที่ 1 เชียงใหม่)
Abstract
Farmers extensively plant the rice hybrids which are not sensitive to the light by selecting to fertilize the Nitrogen fertilizer in the paddy fields to increase the productivity. Nevertheless, the Nitrogen fertilizer (Urea) is easily lost in the flooding conditions. Thus, the using of the Nitrogen fertilizer in the paddy fields where are in the flooding condition for the whole year has the efficiency worth with its amount. Fertilizing the Nitrogen fertilizer directly with the rice’s demand was recommended to farmers by applying the colorimetric plate of rice leaves as a tool for determining the fertilizer requirements of the paddy fields. The problem was the farmers need to choose the sample rice leaves at least 10 leaves throughout the paddy fields comparing with the Leaf Color Chart (LCC) that could measure only one leaf at a time. Moreover, the color of the rice leaves might change owing to the reflection of sunlight to the eyesight the observers. Furthermore, if the leave color obtained was ambiguous between two color bands it would be difficult to decide the right crop nutrient requirements. As a consequence, an image processing-based technique was developed to solve these problems. Two colorimetric plates of rice leaves which had four highlight colors were scanned as image files. After that, the rice leaves were extracted from the image by segmentation using Fuzzy C-mean. The average RGB colors of the extracted rice leaves were then used as features for the SVR which determines the amount of Nitrogen fertilizer added in the paddy fields. From the experimental result, the average absolute error and mean absolute percentage were used as a criterion of the accuracy of the system. It also found that the method of Support Vector Regression yielded the sum of average absolute error and the percentage for the lowest average absolute error in the blind data compared with reading the rice color leaves from the LCC of the experts.
Keywords : Leaf Color Chart (LCC), Nitrogen fertilizer, Fuzzy C-Mean, Support vector regression
(selected from 1st Symposium on Hands-on Research and Development, Chiang Mai)
