مقایسه چهار الگوریتم PLSR، RF، GRNN و SVR به منظور برآورد رطوبت غلاف نیشکر در طول دوره رشد با استفاده از تصاویر ماهواره سنتینل-۲

سابقه و هدف: رطوبت غلاف پارامتر مهمی در طول دوره رشد نیشکر است که از منظر تنش آبی و مدیریت آبیاری مزرعه اهمیت فراوانی دارد. بااین حال اندازه‎گیری میزان رطوبت محصول در گیاهان به طور سنتی از طریق به دست آوردن وزن تر و وزن خشک و سپس محاسبه میزان رطوبت محصول تعیین شده است. اما این روش وقت گیر، هزینه بر و در مناطق وسیع غیرقابل اجراست. در سال های اخیر، توسعه سریع فناوری سنجش ازدور برای نظارت بر میزان آب بافت گیاه در مزارع گسترده به کار برده می شود. داده های سنجش ازدور ظرفیت بالایی برای به روز کردن سیستم های پایش رشد محصول دارند. در این راستا، می توان از تصاویر ماهواره ای که اطلاعات متنوعی در اختیار کاربران قرار می دهند، بهره برد. هدف از این پژوهش ارزیابی رطوبت غلاف برگ نیشکر با استفاده از تصاویر ماهواره ای و تهیه نقشه های رطوبت براساس بهترین مدل است.مواد و روش ها: مزارع نیشکر که بزرگ ترین مزارع خوزستان هستند، بیش از ۸۴۰۰۰ هکتار مساحت دارند. حدودا ۹۶۷۰ هکتار از مزارع تحت کشت متعلق به کشت و صنعت امیرکبیر است که این پژوهش در آن اجرا شد. منطقه مورد مطالعه در عرض جغرافیایی ۳۱ درجه و ۰۰ دقیقه و ۲۰ ثانیه شمالی و طول جغرافیایی ۴۸ درجه و ۱۵ دقیقه و ۲۲ ثانیه شرقی قرار گرفته است. برای پژوهش حاضر، ۱۸ مزرعه از واریته CP۶۹-۱۰۶۲ نیشکر انتخاب شد که از هر مزرعه ۵ نقطه برگزیده و مختصات نقاط با دستگاه GPS ثبت شد، لذا این پژوهش از تیر تا شهریور ماه اجرا شد. برای این منظور، تلاش شد که داده برداری زمینی هم زمان با تصویربرداری ماهواره سنتینل-۲ از منطقه مورد نظر صورت گیرد. سپس رطوبت غلاف هر نمونه در آزمایشگاه اندازه گیری شد. برای هر تصویر شاخص ها و باندهای طیفی با نرم افزار QGIS محاسبه و خروجی به صورت فایل اکسل و TIF ذخیره شد. در این پژوهش از شاخص های NDWI، NDII، SRWI، SIWSI، Clgreen و GVMI و باندهای حاصل از تصاویر ماهواره ای سنتینل-۲ برای برآورد و پایش وضعیت رطوبت غلاف برگ نیشکر استفاده شد. در گام بعدی، از تحلیل VIF به منظور بررسی هم خطی بین شاخص ها و باندها استفاده شد. در نهایت شاخص های NDVI، EVI، SRWI، Clgreen و تک باندهای B۲، B۳، B۴، B۵، B۶، B۱۱ و B۱۲ به عنوان ورودی به چهار مدل‎ GRNN، RF، SVR و PLSR وارد شدند. شایان ذکر است که الگوریتم بیز به منظور بهینه سازی پارامترهای مدل استفاده شد.نتایج و بحث: نتایج نشان داد که مدل SVR در مقایسه با سایر مدل ها توانایی بالاتری در تخمین رطوبت غلاف برگ داشت. همچنین طبق تحلیل حساسیت، پارامترهای SRWI، Clgreen، NDVI، B۵، B۱۲، B۱۱، B۴، B۳، EVI و B۲ به ترتیب به عنوان پارامترهای موثر در فرایند مدل سازی رطوبت انتخاب شدند. در مرحله نهایی رطوبت غلاف برگ به ترتیب مقدار از کم تا زیاد، به ۵ کلاس تنش، زمان آبیاری، رطوبت کم، رطوبت متوسط و رطوبت بالا طبقه بندی شد. با توجه به نتایج نقشه های رطوبتی و با توجه به برنامه زمان بندی آبیاری مربوط به هر تاریخ، می توان نتیجه گرفت خروجی حاصل ترکیبی از شاخص ها و باندهای B۲، B۳، B۴، B۵، B۶، B۱۱، B۱۲، NDVI، EVI، SRWI و Clgreen عملکرد بهتری در تهیه نقشه های آبیاری داشتند. این روش با هدف ارزیابی پتانسیل شاخص های طیفی S۲ MSI برای برآورد رطوبت غلاف برگ در مرحله رشد نیشکر به کار گرفته شد.نتیجه گیری: طبق تحلیل حساسیت، پارامتر SRWI به عنوان موثرترین شاخص در فرایند مدل سازی قرار گرفت. بنابراین می توان نتیجه گرفت که در میان ورودی های داده شده به مدل، ترکیبی از شاخص ها و باندهای NDVI، EVI، SRWI، Clgreen، B۲، B۳، B۵، B۴، B۱۱و B۱۲ تخمین بهتری از رطوبت غلاف نیشکر به دست می دهند. این پژوهش در پی بهبود روش های نظارت بر رطوبت غلاف نیشکر در مزارع وسیع است.

کلیدواژه ها:

سنجش ازدور ، فروسرخ طول موج کوتاه ، شاخص طیفی رطوبت ، پایش رشد محصول