Determination of irrigation time of zucchini using leaf color in LAB color system and evaluation by C5 tree model

Document Type : Original Article

Authors

1 Graduate M.Sc. of Irrigation and drainage Engineering, Gorgan University of Agricultural Science and Natural Resources

2 Department of Water Engineering, Faculty of Water and Soil Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Iran

3 Associate Professor, Department of Water Science and Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources

4 Agriculture, Faculty of Water Engineering, Gorgan, Iran

Abstract

Considering Iran's climate condition, which is one of the arid and semi-arid countries of the world, irrigation planning is a type of management operation to properly determine irrigation time. One of the fastest and most accurate methods to determine the irrigation time is to use plant index.This study aimed to investigate the relationship between leaf color and soil moisture deficiency by LAB color system to determine irrigation time and modeling of water stresses by C5 tree model in zucchini plants with20 irrigation treatments f 100% to 15% with 5% spacing and two non-irrigated treatments ( Control) and over-irrigation (120%).Weight and moisture content of leaves were measured daily for 20 consecutive days and finally results showed that with decreasing moisture, L(Lightness) and B(Blue- yellow) parameters decreased and A(Green-red) increased.Irrigation time was also determined for pumpkin plant, fifth day at L = 68, A = -19 and B = 37.3. On the other hand, using the C5 tree model to predict soil moisture stresses under two scenarios (taking into account the day and not taking into account the day) showed that this model was more accurate with respect to the days of stress application with a value of 95/85. Percentage. Therefore, leaf surface color in LAB color system can be used to determine irrigation time and to determine the amount of stress.

Keywords


حسینی،ی.،کرمی،ی.، رضازاده، ر.، احمدی راد، م. 1390. نشریه ترویجی آشنایی با روش کم آبیاری)ضرورتی فراموش شده(. سازمان جهاد کشاورزی هرمزگان.
داداری،ع.1392. برنامه ریزی آبیاری. دانشگاه جامع علمی-کاربردی مرکز آموزش عالی علمی-کاربردی امام خمینی)ره(.
رضاوردی نژاد,و.، سهرابی، ت.، لیاقت، ع. ۱۳۸۶. برنامه ریزی آبیاری ذرت در مراحل مختلف رشد با استفاده از شاخص اختلاف دمای پوشش سبز گیاه و هوا. نهمین سمینار سراسری آبیاری و کاهش تبخیر، کرمان. دانشگاه شهید باهنر.انجمن مهندسی آبیاری و آب.
شاهرخ نیا،م،ع.1394. برنامه ریزی آبیاری.نشریه فنی- ترویجی. مدیریت  هماهنگی ترویج کشاورزی فارس.
شریفان،ح.،قربانی،خ.1393.بهبود برآورد تبخیر- تعرق پتانسیل با استفاده از ضریب اصلاحی به کمک مدل درخت تصمیم M5. نشریه آبیاری و زهکشی. 1.8: 51-59.
عباسی،م.،1397. کاربر. CorelDRAWچاپ دوم، شرکت چاپ و نشرکتاب های درسی ایران. 368.
عنابی میلانی،ا.، نیشابوری،م.، مصدقی،م.، زارع حقی،د،1394، واکنش هدایت روزنه ای به تغییرات پتانسیل آب برگ و دمای تاج در درخت بادام تحت تنش شوری و کمبود آب، نشریه پژوهش آب در کشاورزی .29.3.
فرحناکی،ع.، افشاری جویباری، ح.  1388. امکان استفاده از نرم افزار فتوشاپ برای اندازه گیری مواد غذائی:بررسی تغیرات رنگ خرمای مضافتی بم در طی رساندن مصنوعی. پژوهش های صنایع غذایی ایران. 5.1:  37-46.
محلوجی،مهرداد.، کریمی،م.، موسوی،ف. 1379.تعیین زمان آبیاری لوبیا چیتی براساس آتومتر نوع پیچ وتطبیق آن با پتانسیل آب در برگ.مجله علوم کشاورزی ایران. 31: 445-454.
مصدقی راد،م. 1394. تکنولوژی و کارگاه پیش از چاپ 2. انتشارات وزارت آموزش و پرورش . 128.
نوروزی، نگار.، حسام،م.، قربانی،خ.، هزارجریبی،ا.1395. تعیین زمان آبیاری با استفاده از متدهای کامپیوتری در سیستم  . RGB .همایش ملی و همایش بین المللی محیط زیست، منابع طبیعی، کشاورزی و انرژی پاک.
نوروزی، نگار.، حسام،م.، قربانی،خ.، هزارجریبی،ا.1395. تعیین زمان آبیاری با استفاده از متدهای کامپیوتری در سیستم CMYK.همایش ملی و همایش بین المللی محیط زیست،منابع طبیعی، کشاورزی و انرژی پاک.
ویسی،شادمان.، ناصری،ع.، حمزه،ع.1395.تعیین زمان آبیاری مزارع نیشکر بااستفاده از دماسنج مادون قرمز حرارتی و رطوبت خاک ناحیه ریشه. پژوهش های حفاظت آب وخاک.23.
Bhardwaj, A., Sharma, A., and Shrivastava, V.2012. Data Mining Techniques and Their Implementation in Blood Bank Sector –A Review. International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA),2.4: 1303-1309.
Dubey.S. R.. Jalal, A. S. 2015. Application of Image Processing in Fruit and Vegetable Analysis: A Review. Journal of Intelligent Systems,24.4: 405-424.
Huguet J-G, Li SH, Lorendeau JY, Pellous G.1992. Specific micromorphometric reactions of fruit trees to water stress and irrigation scheduling automation. Journal of Horticultural Science6,631–40.
Jackson,R.D.. Idso,S.B., Reginato,R.J and Pinter,J.R.1981. Canopy temperature as a crop water stressindicator. Water Resources Research. 17.4: 1133-1138
Jones,h.1999. Use of infrared thermometry for estimation of stomatal conductance as a possible aid to irrigation scheduling. Agricultural and Forest Meteorology.95.139-149.
uan, G., Sen-lin, L., Hong-bo, J., Tie-mei, Z. and Yi-wen, H., 2007, May. Type 2 diabetes data processing with EM and C4. 5 algorithm. In 2007 IEEE/ICME International Conference on Complex Medical Engineering (pp. 371-377). IEEE.
Khalilinezhad,M., Minaee bidgoli,B.2009. Data mining in medicine. The Third Iran Data Mining Conference.
Moriana A, Fereres E.2002. Plant indicators for scheduling irrigation of young olive trees. Irrigation Science21,83–90.
Steger, A.J., Silvertooth, J.C. and P.W. Brown. 1998. Upland cotton growth and yield response to timing the initial postplant irrigation. Agronomy Journal. 90.4: 455-461
Sun, D. W. , C.Zheng and L.Zheng.2006.Recent developments and applications of image features for food quality evaluation and inspection-a review.Trends in Food Science & Technology,17,642-655.
Wiegand, C.L., and Namken, L.N. 1966. Influences of Plant Moisture Stress, Solar Radiation and Air Temperature on Cotton Leaf Temperature. Agron. J. 58: 552-556.
Zheng C, Sun DW and Zheng L 2006, Recent developments and applications of Image features for food quality evaluation and inspection.Food Science & Technology, 17:113-128.