Geri Dön

İHA tabanlı uzaktan algılama tekniklerinin pamuk sulama programlamasında kullanım olanaklarının araştırılması

Investigation of the using of UAV-based remote sensing techniques for cotton irrigation scheduling

  1. Tez No: 1004637
  2. Yazar: ŞENER ÖZÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERHAN AKKUZU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Su kaynaklarının tarımda etkin kullanımı için İHA tabanlı uzaktan algılama teknolojilerinin bitki su durumunun izlenmesi, bitki morfolojik ve fizyolojik özelliklerinin belirlenmesi, anlık ve mevsimlik bitki su tüketiminin tahmini ve verim tahmini için potansiyel araçlardandır. Çalışmada pamuk (Gossypium hirsutum L.) bitkisinin S1(%100), S2(%67), S3(%33) ve S4(Sulanmayan) olmak üzere 4 farklı sulama düzeyinde tepkilerinin İHA üzerine yerleştirilmiş multispektral ve termal kameralar ile araştırılması için 2022 ve 2023 yıllarında Menemen ovası koşullarında tesadüf blokları deneme deseninde tarla denemesi yürütülmüştür. Araştırmada bitki boyu (BB), yaprak alan indeksi (LAI), biyokütle, pamuk verim ve kalite parametreleri, anlık ve mevsimlik bitki su tüketimi değerleri ile spektral yansıma oranları ve indeksleri (NDVI, GNDVI, NDRE, SAVI, EVI, SR ve Clg), termal sıcaklık değerleri (Ts, Tc-Ta), bitki su stres indeksi (CWSI) ve su eksiklik indeksi (WDI) değerleri belirlenmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre pamuk bitkisine S1, S2 ve S3 konularına sırasıyla 640 mm, 429 mm, 211 mm sulama suyu uygulanmıştır. Bitki su tüketimleri 271-840 mm arasında değişmiştir. Pamuk kütlü verimleri üzerine sulama konularını etkisi önemli bulunmuş ve verim değerleri 274-653“kg ”〖“da”〗^“-1”arasında değişmiştir. S2 konusu en yüksek verim değerini elde ederken S3 konusu su üretkenliği ve sulama suyu üretkenliği bakımından en yüksek değerleri almıştır. Mevsimlik verim tepki etmeni (k_y) 0.70 (R2=0.89**) olarak hesaplanmıştır. Lif kalite özelliklerinden iplik olabilirlik indeksi (SCI), lif inceliği (Mic), lif uzunluğu (mm) (UHML), uniformite indeksi (%) (UI), kısa lif oranı (%) (SF), lif kopma dayanımı (gr tex-1) (Str) ve esneklik (Elg) üzerine sulama konularının etkisi önemli bulunmuştur. Uzaktan algılama verileri ile FAO-56 tekil bitki katsayısı (Kc), günlük bitki su tüketimi (ETagün), zamansal kümülatif bitki su tüketimi (ETaküm) arasında önemli ilişkiler belirlenmiştir. En yüksek belirleme katsayısı elde edilen parametreler Kc için Tc-Ta ve CWSI (R2=0.54**, R2=0.53**), ETagün için Tc-Ta ve CWSI (R2=0.57**, R2=0.51**), ETaküm için GNDVI ve Clg (R2=0.52**, R2=0.51**) indeksleri olmuştur. Pamuk kütlü verimi ve biyokütle ile termal göstergeler (Tc-Ta, CWSI ve WDI) arasında önemli ilişkiler belirlenmiştir. Bitki gelişim özelliklerinden BB ve LAI ile GNDVI ve NDRE (BB için R2=0.81-0.82**, LAI için R2=0.65-0.67**) indeksleri arasında önemli ilişkiler elde edilmiştir. Bitki gelişim özellikleri ile spektral indeksler önemli ilişkiler ortaya koyarken, bitki su tüketim değerleri ve verim değerleri ile termal parametreler arasında önemli ilişkiler belirlenmiştir. Makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) yöntemlerinin performansları değerlendirilmiş ve en iyi sonuç veren modeller; Kc için gradyan arttırmalı ağaçlar ML modeli (GB, R2=0.63, RMSE=0.33, MAE=0.22), ETagün için rastgele orman ML modeli (RF, R2=0.69, RMSE=1.98, MAE=1.36), ETküm için evrişimsel sinir ağları DL modeli (1D-CNN, R2=0.92, RMSE0.30, MAE=0.63) olmuştur. Bitki boyu için MLP ve LAI için 1D-CNN modelleri en başarılı tahmin sonuçlarını elde etmişlerdir. Klasik regresyon modellerine kıyasla daha yüksek tahmin doğruluğu sağlayan ML ve DL yöntemleri, İHA tabanlı uzaktan algılama verilerine dayalı gerçek zamanlı sulama yönetimi için önemli bir potansiyel ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

For the efficient use of water resources in agriculture, UAV-based remote sensing technologies are potential tools for monitoring plant water status, determining plant morphological and physiological characteristics, estimating instantaneous and seasonal evapotranspiration, and estimating yield In this study, field experiments were conducted in the Menemen plain in 2022 and 2023 using a randomized block design with multispectral and thermal cameras mounted on a UAV to investigate the responses of cotton (Gossypium hirsutum L.) plants to four different irrigation levels: S1 (100%), S2 (67%), S3 (33%), and S4 (Non-irrigated). In the study, plant height (BB), leaf area index (LAI), biomass, cotton yield and quality parameters, instantaneous and seasonal evapotranspiration values, UAV spectral reflectance ratios and indices (NDVI, GNDVI, NDRE, SAVI, EVI, SR, and Clg), thermal temperature values (Ts, Tc-Ta), plant water stress index (CWSI), and water deficit index (WDI) were determined. According to the results of the study, 640 mm, 429 mm, and 211 mm of irrigation water were applied to the cotton plants respectively S1, S2 and S3 treatment. Water consumption ranged from 271-840 mm. The effect of irrigation treatments on cotton seed yield was found to be significant, with yield values ranging from 274-653“kg ”〖“da”〗^“-1”. Treatment S2 achieved the highest yield value, while treatment S3 achieved the highest values in terms of water productivity and irrigation water productivity. The seasonal yield response factor (k_y) was calculated as 0.70 (R2=0.89**). The effect of irrigation treatments on the fiber quality properties such as consistency index (SCI), fiber fineness (Mic), upper half mean length (mm) (UHML), uniformity index (%) (UI), short fiber ratio (%) (SF), tensile strength (gr tex-1) (Str), and elasticity (Elg) were found to be significant. Significant relationships were found between remote sensing data and FAO-56 individual plant coefficient (Kc), daily evapotranspiration (ETaday), temporal cumulative evapotranspiration (ETacum). The parameters with the highest determination coefficients were found Tc-Ta and CWSI for Kc (R2=0.54**, R2=0.53**), Tc-Ta and CWSI for ETaday (R2=0.57**, R2=0.51**), GNDVI and Clg for ETacum (R2=0.52**, R2=0.51**) indices. Cotton lint yield and biomass were found significantly and strongly correlated wit thermal indicators (Tc-Ta, CWSI and WDI). The indices GNDVI and NDRE showed significant correlations with the plant growth parameters BB and LAI (R2=0.81-0.82** for BB, R2=0.67** for LAI). Spectral indices revealed stronger relationships for plant growth characteristics, while thermal parameters showned stronger relationships for plant water consumption values and yield values. The performance of machine learning (ML) and deep learning (DL) methods were evaluated, and the best-performing models were as follows: the gradient boosting trees ML model for Kc (GB, R2=0.63, RMSE=0.33, MAE=0.22), the random forest ML model for ETaday (RF, R2=0.69, RMSE=1.98, MAE=1.36), and the convolutional neural network DL model for ETacum (1D-CNN, R2=0.92, RMSE=0.30, MAE=0.63). MLP model for canopy height and 1D-CNN model for LAI were achieved the most successful prediction results. ML and DL methods, which provide better prediction results than classical regression models, have demonstrated significant potential for real-time irrigation management based on UAV-derived remote sensing data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    4079

    Bölgemizde toxoplasma gondii antikorlarının inderektfloresan antikor (IFA) ve indirekt hemaglütinasyon (IHA) yöntemleri ile gösterilmesi

    Başlık çevirisi yok

    HADİ NİKKHOU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    MikrobiyolojiÇukurova Üniversitesi

    Parazitoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADRİ ÖZCAN

  2. Tez No

    5018

    Tetanoza karşı bağışıklığın belirlenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NEŞE ATABEY(ÖZTÜRK)

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    MikrobiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHARREM GÖKOĞLU

  3. Tez No

    5031

    Sivas'da köpeklerde echinococcus granulosus yaygınlığı, hidatidozun epidemiyolojisi, tanısı ve tedavisi üzerinde çalışmalar

    Investigation on the prevalence of echinococcus granulosus in dogs in Sivas epidemiology, diagnosis and treatment of hydatidosis

    SEMRA ÖZÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    MikrobiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. GÜLENDAME SAYGI

  4. Tez No

    5292

    Information security privacy issues and an application

    Başlık çevirisi yok

    SALİHA FİGEN ARİFOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. BÜLENT EPİR

  5. Tez No

    7338

    Türkiye'de uygulanmakta olan toplu konutlardaki kalıp teknolojileri ve tünel kalıp

    The Use of formwork techologies and tunnel formwork systems for mass-housing application in Turkey

    MEDİHA GÜLTEK(ÖLMEZ)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REŞAT ÖNGEN

Geri Dön