Üç Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemi Kullanılarak Toprak Penetrasyon Direnci Tahmini
Toprak sıkışması, toprağın fiziksel, kimyasal ve biyolojik özelliklerine olumsuz yönde etkiederek bitki gelişimini engelleyen önemli bir problemdir. Bu problemin bitki gelişimine olanetkilerinin belirlenebilmesi için üretim alanının birçok noktasından toprak penetrasyon dirençverilerinin toplanması gerekmektedir. Büyük üretim alanlarından toprak penetrasyon dirençverilerinin toplanması araştırmacılar için zaman alıcı ve yorucu bir uygulamadır. Ayrıca, ölçümyapılan nokta sayısı ne derecede üretim alanının tamamının değerlendirilmesinde yeterli olacağıbelirsizdir. Bu nedenle, çalışma yapılan alanın bütününü değerlendirebilmek için ölçüm yapılmayannoktalara ait toprak penetrasyon direnç verilerinin de tahmin edilmesi gerekmektedir. Matematikselbir hesaplama ve modelleme yöntemi olan yapay sinir ağları, bilinen minimum test verileri ilebilinmeyen verilerin tahmin edilmesinde kullanılan güncel bir yöntemdir. Çalışmada, 20 habüyüklüğündeki alanın 1603 farklı noktasından ve 40 cm derinliğinden alınan coğrafik konum vetoprak penetrasyon direnç verileri toplanmıştır. Toplanan 1603 verinin, %24’ü test, geri kalan%76’lık kısım eğitim için kullanılmıştır. Ölçümü yapılmayan noktalara ait direnç değerleri, Matlabİçerisindeki Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı (Generalised Regression Neural Network, GRNN),Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Radyal Temelli Fonksiyonlar (RBF) yöntemleri kullanılarak tahminedilmiştir. Bu değerlere ek olarak mutlak hata (MSE), ortalama karekök hatası (RMSE) ve ortalamamutlak hata (MAE) değerleri hesaplanmıştır. Sonuç olarak Radyal Temelli Fonksiyonlar yönteminingerçek değerlere yakınsama durumunun iyi olduğu tespit edilmiştir.
___
- Abrougui K, Chehaibi S, Louvet JN, Hannachi C and Destain
MF (2012). Soil Structure and the Effect of Tillage
Systems. Bulletin UASVM Agriculture, 69: 11-16.
- Bayat H, Neyshabouri MR, Hajabbasi MA, Mahboubi AA,
Mosaddeghi MR (2008). Comparing neural networks,
- linear and nonlinear regression techniques to model
penetration resistance. Turkish Journal of Agricultural
Forestry, 32: 1–9.
- Bocco M, Obando G, Sayago S and Willington E (2007).
Neural network models for land cover classification from
satellite images. Agric. Téc., 67(4): 414-421.
- Bongiovanni R and Lowenberg-Deboer J (2004). Precision
Agriculture and Sustainability. Precision Agriculture,
5(4): 359-387.
- Braga RP (2000). Predicting the spatial pattern of grain yield
under water limiting conditions. University of Florida,
PhD thesis, Florida.
- Üç Farklı Yapay Sinir Ağı Yöntemi Kullanılarak Toprak Penetrasyon Direnci Tahmini
102
Cerana J, Wilson M, Pozzolo O, De Battista JJ, Rivarola S,
and Díaz E (2005). Relaciones mate-máticas entre la
resistencia mecánica a la pene-tración y el contenido
hídrico en un Vertisol. Estudios de la Zona no Saturada
del Suelo, 7: 159-163.
- Cheng CB, Lee ES (2001) Fuzzy Regression With Radial Basis
Function Network.Fuzzy Sets and Systems, 119: 291-
301.
- Díaz CG, Osinaga R and Arzeno J (2010). Resistencia a la
penetración, humedad del suelo y densidad aparente
como indicadores de calidad de suelos en parcelas de
largo plazo. XXII Congreso Argentino de la Ciencia del
Suelo, Rosario, Argentina.
- Ehlers W, Köpke U, Hesse F and Bohm W (1983).
Penetration resistance and root growth of oats in tilled
and untilled loess soil. Soil Tillage Res., 3: 261-275.
Fausett LV (1994). Fundamentals neural Networks:
Architecture, algorithms, and applications, Englewood
Cliffs, New Jersey, 1-449.
- García I, Rodríguez JG, López F and Tenorio YM (2010).
Transporte de contaminantes en aguas subterráneas
mediante redes neuronales artificiales. Inf. Tecnol,
21(5):79-86.
- Goyal S and Goyal G K (2011). Cascade and feed-forward
backpropagation artificial neural network models for
prediction of sensory quality of instant coffee flavoured
sterilized drink. Can. J. Artif. In-tell. Machine Learn.
Pattern Recog. 2(6):78 - 82.
- Györfi L, Kohler M, Krzyak A, Walk H (2002). Distribution
Free Theory of Nonparametric Regression, Springer-
Verlag, New York.
- Hashimoto Y (1997). Application artificial neural network and
genetic algorithms to agricultural systems. Computer
and Electronics in Agriculture, 18: 71-72.
- Haykin S (1999). Neural networks: a comprehensive
foundation. 2nd edition. Prentice Hall, 1-842.
- Hecht NR, (1990). Neurocomputing. Addison-Weseley, MA,
147-153.
- Holguín NJV, Salcedo LOG, Will ALE (2011). Prediction of
soils penetration strength using artificial neural
networks. Acta Agronómica, 60(3): 251-260.
- Hossam F, Mouhammd A and Ali R (2013). Artificial Neural
Networks for Surface Ozone Prediction: Models and
Analysis. Pol. J. Environ. Stud., 23(2): 341-348
Kandırmaz HM, Kaba K ve Avci M (2014). Estimation Of
Monthly Sunshine Duration In Turkey Using Artificial
Neural Networks. International Journal of Photoenergy,
2014: 1-9.
- Klir GJ and Yuan B (1995). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic:
Theory and Application. Prentice Hall International Inc.,
New Jersey.
- Lippmann RP (1987). An introduction to computing with
neural nets. IEEE ASSP Mug., 4: 22.
- Liu J, Goering CE and Tian L (2001). Neural network for
setting target corn yields. Trans. ASAE, 44(3): 705-713.
Maren A, Harston C and Pap R (1990). Handbook of neural
computing applications, Academic Press, McClelland, 1-
483.
- Mas JF, Puig H, Palacio JL, Sosa A (2002). Modelado del
proceso de deforestación en una región del sureste de
México. Memorias del II Seminario Latinoamericano de
Geografía Física, pp. 24-27, Maracaibo, Venezuela.
- Miller RE, Hazard J and Howes J (2001) Precision, Accuracy,
and Efficiency of Four Tools for Measuring Soil Bulk
Density or Strength. USDA Forest Service Pacific
Northwest Research Station Gen. Tech Report PNW-RP-
532, April 2001.
- Montana Moreno JJ, Palmer Pol A, Munoz Garcia P (2011).
Artificial neural networks applied to forecasting time
series. Psicothema, 23(2): 322-329.
- Önalp A ve Arel E (2011). Geoteknik Mühendisliğinde Yapay
Sinir Ağı Uygulamaları ve Bir Örnek: Zemin
ProfilininTahmin Edilmesi. İTÜ Mühendislik Dergisi, d: 3-
14.
- Pinto FAC, Reid JF, Zang Q and Noguchi N (1999). Guidance
parameter determination using artificial neural network
classifier. ASAE Paper No. 993004, St. Joseph, Michigan.
Ripley BD (1996). Pattern recognition and neural networks.
Cambridge University Press, Cambridge, 1-416.
- Rubio C (2005) Hidrodinámica de los suelos de un área de
montaña media mediterránea sometida a cambios de
uso y cubierta. Universidad Autónoma de Barcelona,
PhD thesis, Barcelona.
- Rumelhart DE and McClelland JL (1986). Parallel Distributed
Processing: Explorations in the Microstructure of
Cognition. MIT Press, Cambridge, 1-567.
- Topakci M, Unal I, Canakci M Celik HK, Karayel D (2010).
Design of a Horizontal Penetrometer for Meas uring Onthe-
Go Soil Resistance. Sensors, 10: 9337-9348.
- Vaz CMP, Luis HB and Hopmans JW (2001). Contribution of
water content and bulk density to field soil penetration
resistance as measured by a combined cone
penetrometer-TDR probe. Soil Till. Res, 60: 35-42.
- Zurada JM (1992). Introduction to artificial neural systems.
West Publishing Company, St. Paul, 1-758.