با پدید آمدن تکنیک های آماری قوی و شبکه های عصبی، مدل های پیش بینی کننده پراکنش موجودات به سرعت در اکولوژی توسعه پیدا کرده است. این پژوهش به منظور پیش بینی و ترسیم نقشه توزیع جمعیت علف هرز تلخه با استفاده از شبکه های عصبی چندی ساز بردار یادگیر (LVQ) و پرسپترون چندلایه (MLP) در سطح مزرعه انجام شد. داده های مربوط به جمعیت علف هرز از طریق نمونه برداری از 550 نقطه از سطح یک مزرعه در حال آیش واقع در مزرعه تحقیقاتی دانشکده کشاورزی دانشگاه صنعتی شاهرود در استان سمنان در سال 1389 بدست آمد. برای ارزیابی قابلیت شبکه های عصبی مورد استفاده در پیش بینی توزیع مکانی علف هرز از مقایسه آماری پارامترهایی مانند میانگین، واریانس، توزیع آماری رگرسیونی بین مقادیر پیش بینی شده مکانی توسط شبکه عصبی و مقادیر واقعی آنها و نیز معیار دقت کلاس بندی استفاده شد. نتایج نشان داد که در فازهای آموزش و آزمایش مقادیر 69/0 <p ، 32/0 <p و 000/1 =p توسط شبکه LVQ و مقادیر 005/0 >p، 002/0>p و 07/0<p توسط شبکه MLP بترتیب بین مقادیر ویژگی های آماری میانگین، واریانس و توزیع آماری مجموعه داده های پیش بینی شده مکانی علف هرز و مقادیر واقعی آنها بدست آمد. نتایج نشان داد که شبکه عصبی آموزش دیده LVQ، دارای قابلیت بالایی در پیش بینی مکانی علف هرز در نقاط نمونه برداری نشده با خطای تشخیص کمتر از 64/0 درصد بود. درحالیکه شبکه عصبی مصنوعی MLP دارای خطای تشخیص کمتری (کمتر از 6/14 درصد) بود. نقشه های ترسیم شده نشان داد که توزیع لکه ای علف هرز امکان کنترل متناسب با مکان را در مزرعه مورد مطالعه امکان پذیر می سازد.

کلمات کلیدی