16443

1727 دكتري

دكتري

طراحي و ساخت

اصفهان : دانشگاه صنعتي اصفهان

1400

يازده، [98]ص.: مصور، جدول، نمودار

احمد ميره اي، عباس همت

امين اله معصومي، حسين خادمي

مذتضي صادقي، شمس آله ايوبي، مجتبي نادري بلداجي

1400/02/28

كتابنامه

مكانيك

مهندسي كشاورزي

1400/02/28

2693801

چكيده از روش طيفسنجي آزمايشگاه مبنا با استفاده از طيفسنجهاي Vis SWNIR و NIR براي پيشبيني برخي از ويژگيهاي فيزيكي و تغذيهاي خاكهاي آهكي در يك منطقه خشك واقع در مركز ايران استفاده شد ويژگيهاي فيزيكي و تغذيهاي خاك شامل ماده آلي خاك SOM نيتروژن كل TN فسفر قابل دسترس P avl پتاسيم قابل دسترس K avl رس C شن S سيلت Si كربنات كلسيم معادل CCE و هدايت الكتريكي EC خاك بودند در مجموع 151 نمونه از عمق 02 0 سانتيمتر از يك مزرعهي تحقيقاتي واقع در منطقه جوزدان استان اصفهان جمعآوري شدند در ادامه طيفهاي بازتابشي با استفاده از طيفسنجهاي مجهز به آشكارسازهاي CCD در محدوده 0011 004 نانومتر و InGaAs در محدوده 009 0071 نانومتر جمعآوري شدند براي بدست آوردن مدلهاي پيشبيني رگرسيونهاي حداقل مربعات جزئي PLS به عنوان روش چندمتغيره خطي و شبكههاي عصبي مصنوعي ANN و ماشين بردار پشتيبان SVM به عنوان روشهاي چندمتغيره غيرخطي استفاده شدند طيفسنج CCD همراه با مدل ANN منجر به پيشبينيهاي عالي براي RPD SOM برابر و S 06 2 RPD TN برابر 45 2 و RPD P avl برابر 10 3 پيشبينيهاي خيلي خوب براي RPD K avl برابر 20 2 RPD برابر 31 2 و پيشبيني قابل قبول براي RPD C برابر 66 1 شد اين در حالي بود كه اين طيفسنج همراه با مدل و قابل قبول براي RPD CCE PLS توانست به پيشبينيهاي خوب براي Si و EC به ترتيب RPD برابر 87 1 و 248 1 برابر 76 1 برسد طيفسنج InGaAs نسبت به طيفسنج CCD براي پيشبيني تمام ويژگيهاي فيزيكي و تغذيهاي خاك بهتر عمل كرد بهترين مدلهاي پيشبيني با استفاده از روشهاي چندمتغيره غيرخطي بدست آمد كه در آن پيشبينيهاي عالي توسط مدل ANN براي R2p SOM برابر149 0 و RPD برابر 72 3 R2p P avl برابر 209 0 و RPD برابر 43 3 K avl R2p برابر 368 0 و RPD برابر 96 2 R2p S برابر 248 0 و RPD برابر 36 2 R2p Si برابر 567 0 و RPD برابر 25 2 پيشبينيهاي خيلي خوب براي R2p C برابر 187 0 و RPD برابر 53 2 R2p EC برابر 857 0 و RPD برابر 22 2 و پيشبيني عالي براي R2p TN برابر 368 0 و RPD برابر 19 2 توسط SVM حاصل شد بهترين مدل پيشبيني CCE با استفاده از مدل چندمتغيره خطي PLS بدست آمد كه در آن قدرت پيشبيني خيلي خوب R2p برابر 678 0 و RPD برابر 10 2 بود اين مطالعه نشان داد كه عليرغم توانايي زياد طيفسنج InGaAs براي پيشبيني ويژگيهاي فيزيكي و تغذيهاي خاك طيفسنج CCD كم هزينه ميتواند به كمك يك روش غيرخطي مناسب منجر به عملكردهاي رضايتبخش شود كلمات كليدي خاك آهكي طيفسنجهاي CCD و InGaAs روشهاي چندمتغيره طيفسنجي بازتابشي شبكههاي عصبي مصنوعي 1

Using visible near infrared Vis NIR reflectance spectroscopy forvariability mapping of some physical and nutritional characteristics of calcareous soils in an arid region Samer Alomar s alomar@me iut ac ir April 17 2021 Department of Biosystems Engineering Isfahan University of Technology Isfahan 84156 83111 Iran1st Supervisor Dr Seyed Ahmad Mireei samireei@iut ac ir2nd Supervisor Dr Abbas Hemmat ahemmat@iut ac irAbstractThe lab spectroscopy using Vis SWNIR and NIR spectrometers was used to estimatesome physical and nutritional parameters in calcareous topsoil from an arid region ofcentral Iran The physical and nutritional parameters included soil organic matter SOM total nitrogen TN available phosphorus P avl available potassium K avl clay C sand S silt Si calcium carbonate equivalent CCE and electrical conductivity EC A total of 151 samples were collected from the depth of 0 20 cm and the diffusereflectance spectra of them were collected using CCD and InGaAs based spectrometers To extract the prediction models partial least squares PLS as linear and artificial neuralnetworks ANN and support vector machines SVM as nonlinear multivariatetechniques were used The CCD based spectra combined with the ANN model led toexcellent predictability for SOM RPD 2 60 TN RPD 2 54 and P avl RPD 3 01 very good predictions for K avl RPD 2 02 and S RPD 2 13 and acceptableprediction for C RPD 1 66 However when the PLSR method was used goodpredictions for Si and EC RPD 1 78 1 84 and acceptable prediction for CCE RPD 1 67 were obtained when the CCD spectrometer was utilized Moreover the InGaAs based spectrometer outperformed the CCD one for predicting all the physical andnutritional parameters The best prediction models were obtained from the nonlinearmultivariate techniques where the excellent predictions were provided by the ANN forSOM R2p 0 941 RPD 3 27 P avl R2p 0 902 RPD 3 34 K avl R2p 0 863 RPD 2 69 S R2p 0 842 RPD 2 63 Si R2p 0 765 RPD 2 52 and very goodpredictions for C R2p 0 781 RPD 2 35 and EC R2p 0 758 RPD 2 22 The SVMjust provided the best prediction for TN with the excellent performance R2p 0 863 RPD 2 91 With very good performance R2p 0 876 RPD 2 01 the linear multivariatetechnique of PLS just provided the best predictability of CCE This study revealed thatdespite the great potential of InGaAs spectrometers for predicting the soil physical andnutritional parameters the low cost CCD based spectrometer could result in satisfactoryperformance when the appropriate nonlinear technique was used for data analysis Key Words Calcareous soil physical and nutritional parameters CCD and InGaAs based spectrometers Multivariate techniques Diffuse reflectance spectroscopy Artificial neural networks 90

احمد ميره اي، عباس همت

امين اله معصومي، حسين خادمي

مذتضي صادقي، شمس آله ايوبي، مجتبي نادري بلداجي