Maidi ' Rizki, Zaini Zaini, Muhammad Aditya Aditya Nikhaldo, Tesya Uldira Septiyeni, Teddy Yuliswar
{"title":"INOVASI TEKNOLOGI MACHINE LEARNING BAGI MASYARAKAT DI EKOWISATA SUNGKAI GREEN PARK NAGARI LAMBUNG BUKIT KECAMATAN PAUH PADANG","authors":"Maidi ' Rizki, Zaini Zaini, Muhammad Aditya Aditya Nikhaldo, Tesya Uldira Septiyeni, Teddy Yuliswar","doi":"10.25077/jhi.v5i1.577","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Sebagian besar masyarakat yang hidup diperkotaan mengalami peningkatan kebutuhan dalam hal pangan. Salah satu kegiatan yang bisa memanfaatkan lahan dan sumber daya di perkotaan adalah urban farming. Salah satu contohnya yaitu Ekowisata Sungkai Green Park di Nagari Lambung Bukit Kecamatan Pauh Padang yang memiliki berbagai macam jenis tanaman yang sangat bermanfaat. Namun disebabkan tanaman yang banyak dan bervariasi, petani mengalami kesusahan dalam hal pemeliharaan tanaman. Kegiatan bertujuan untuk mengklasifikasikan antara gulma dan tanaman, guna mempermudah petani dalam perawatan tanaman. Metode yang akan diterapkan menggunakan machine learning dengan image processing untuk memisahkan gulma dan tanaman yang dapat mengurangi pekerjaan manual secara visual. Analisis gambar mendeteksi secara akurat daerah yang teridentifikasi gulma. Setiap gambar memiliki pola dan distribusi spasial yang berbeda dan mampu dideteksi menggunakan Teknik GLCM. Teknik ini merepresentasikan hubungan antara dua pixel yang bertentangan pada citra. Secara keseluruhan citra diambil menggunakan webcam yang diposisikan vertikal terhadap tanaman sampel pada kondisi low brightness sehingga dapat diproses dengan akurat dalam machine learning. Fitur GLCM ini mampu mengekstrak citra untuk memisahkan gulma dan tanaman dengan menggunakan matriks tekstur dari citra. Output dari matriks berupa parameter mean, skewness, kurtosis, entropy, contrast, dan energy. Parameter tersebut digunakan untuk mendapatkan value pada tanaman sehingga gulma dapat dibedakan dari tanaman. Hasil kegiatan ini dapat memberikan informasi lebih awal kepada petani untuk segera melakukan pemeliharaan tanaman.","PeriodicalId":17807,"journal":{"name":"Jurnal Hilirisasi IPTEKS","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Hilirisasi IPTEKS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25077/jhi.v5i1.577","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

大多数生活在农村的人对食物的需求增加了。利用城市土地和资源的活动之一是城市农场。这是纳加里山脊脊脊上的松凯绿公园生态旅游的一个例子,该地区有各种各样的有益植物。然而,由于农作物种类繁多,农民在维持农作物方面遇到了困难。这些活动的目的是对杂草和植物进行分类,使农民更容易对植物进行照料。这一方法将使用带有意象处理的学习机器来分离杂草和植物,从而减少视觉劳动。图像分析准确检测杂草所在的区域。每个图像都有不同的模式和空间分布,可以使用GLCM技术检测到。这个技术代表两个相互冲突的像素之间的关系。这张照片是用一个垂直放置在低亮度条件下的植物样本上的网络摄像头拍摄的,它可以在学习机器中精确处理。这个GLCM特征可以通过使用图像的纹理矩阵来提取杂草和植物的图像。矩阵的输出以均值、skewness、kurtosis、熵、对比和能量为特征。这些参数是用来在植物中获得价值的,这样杂草就可以与植物区分。这些活动的结果可以给农民提供早期的信息,让他们立即进行植物维护。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
INOVASI TEKNOLOGI MACHINE LEARNING BAGI MASYARAKAT DI EKOWISATA SUNGKAI GREEN PARK NAGARI LAMBUNG BUKIT KECAMATAN PAUH PADANG
Sebagian besar masyarakat yang hidup diperkotaan mengalami peningkatan kebutuhan dalam hal pangan. Salah satu kegiatan yang bisa memanfaatkan lahan dan sumber daya di perkotaan adalah urban farming. Salah satu contohnya yaitu Ekowisata Sungkai Green Park di Nagari Lambung Bukit Kecamatan Pauh Padang yang memiliki berbagai macam jenis tanaman yang sangat bermanfaat. Namun disebabkan tanaman yang banyak dan bervariasi, petani mengalami kesusahan dalam hal pemeliharaan tanaman. Kegiatan bertujuan untuk mengklasifikasikan antara gulma dan tanaman, guna mempermudah petani dalam perawatan tanaman. Metode yang akan diterapkan menggunakan machine learning dengan image processing untuk memisahkan gulma dan tanaman yang dapat mengurangi pekerjaan manual secara visual. Analisis gambar mendeteksi secara akurat daerah yang teridentifikasi gulma. Setiap gambar memiliki pola dan distribusi spasial yang berbeda dan mampu dideteksi menggunakan Teknik GLCM. Teknik ini merepresentasikan hubungan antara dua pixel yang bertentangan pada citra. Secara keseluruhan citra diambil menggunakan webcam yang diposisikan vertikal terhadap tanaman sampel pada kondisi low brightness sehingga dapat diproses dengan akurat dalam machine learning. Fitur GLCM ini mampu mengekstrak citra untuk memisahkan gulma dan tanaman dengan menggunakan matriks tekstur dari citra. Output dari matriks berupa parameter mean, skewness, kurtosis, entropy, contrast, dan energy. Parameter tersebut digunakan untuk mendapatkan value pada tanaman sehingga gulma dapat dibedakan dari tanaman. Hasil kegiatan ini dapat memberikan informasi lebih awal kepada petani untuk segera melakukan pemeliharaan tanaman.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信