Bazı tarla bitkilerinde yabancı ot tespitinde insansız hava aracı tabanlı ortofoto kullanımı
Detecti̇on of weed by using orthophoto based uav i̇n some field crops
- Tez No: 1019643
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMA BAŞBAĞ, DOÇ. DR. NİZAR POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tarla Bitkileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarımda yabancı otlar, kültür bitkilerinin gelişimini engelleyerek verim kayıplarına neden olmakta ve sürdürülebilir tarım uygulamaları açısından büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Yabancı otların tespiti, geleneksel yöntemlerle zorlu ve maliyetli bir süreçtir. Son yıllarda, insansız hava araçları (İHA) tabanlı görüntüleme teknikleri, tarım alanlarında hızlı, etkili ve düşük maliyetli bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışmada, tarla bitkilerinden olan pamuk, mısır ve lavanta bitkilerinde yabancı otların tespitinde İHA tabanlı ortofoto kullanımının etkinliği incelenmiştir. Araştırma kapsamında pamuk, mısır ve lavanta bitkilerinde yabancı otların tespiti için İHA yardımı ile yüksek çözünürlüklü ortofotolar elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler, yabancı otların bitkilerden ayırt edilmesine olanak sağlamış ve bu yöntem geleneksel yöntemler ile kıyasla daha hızlı ve pratik bir alternatif sunmuştur. Çalışma, İHA tabanlı ortofoto tekniğinin, tarımda yabancı ot tespitinin doğruluğunu artırarak verimliliği ve sürdürülebilirliği nasıl desteklediğini göstermektedir. Sonuç olarak, İHA tabanlı ortofoto kullanımı, tarla bitkilerinde yabancı ot tespitini hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştiren, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirliği teşvik eden bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. Bu yöntem, tarımsal üretim süreçlerinde daha az kimyasal kullanımına, dolayısıyla çevreye daha az zarar verilmesine katkı sağlayabilir ve verimliliğin artırılmasına yardımcı olabilir. Bu tez çalışmasında pamuk, mısır ve lavanta bitkileri ve yabancı ot ile dört ayrı sınıf oluşturulmuştur. Bu sınıflandırma çalışmalarının doğruluğu incelenmiştir. Oluşturulan ortofoto sınıflandırılmasında pamuk ekili 1305 m² alanda yabancı ot oranı doğruluğu %94.4, mısır ekili 632 m² alanda yabancı ot oranı doğruluğu %91,6 lavanta ekili 51 m² alanda yabancı ot oranı doğruluğu %97 çıkmıştır. Bu sonuçlar İHA destekli görüntüler sonucu yabancı ot tespitinin zaman ve emek tasarrufu ile daha etkin mücadele etmeyi ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Weeds in agriculture hinder the growth of cultivated crops, causing yield losses and posing a significant threat to sustainable farming practices. Detecting weeds using traditional methods is a difficult and costly process. In recent years, unmanned aerial vehicle (UAV)-based imaging techniques have provided a fast, effective, and low-cost solution for agricultural monitoring. In this study, the effectiveness of UAV-based orthophoto imagery in detecting weeds in field crops—namely cotton, maize, and lavender—was investigated. Within the scope of the research, high-resolution orthophotos were obtained with the help of UAVs to identify weeds in these crops. The acquired images enabled the differentiation of weeds from cultivated plants, offering a faster and more practical alternative compared to conventional methods. The study demonstrates how UAV-based orthophoto techniques improve the accuracy of weed detection in agriculture, thereby supporting productivity and sustainability. As a result, the use of UAV-based orthophotos stands out as a technology that enables fast and effective weed detection in field crops while also promoting environmental sustainability. This approach can contribute to reduced chemical usage in agricultural production processes, thereby minimizing environmental impact and enhancing efficiency. In this thesis, four separate classes were created: cotton, maize, lavender, and weeds. The accuracy of these classification studies was evaluated. In the orthophoto classification, the accuracy of weed rate detection was found to be 94.4% in a 1305 m² cotton field, 91.6% in a 632 m² maize field, and 97% in a 51 m² lavender field. These results indicate that UAV-assisted imaging enables more effective weed management while saving time and labor.
Benzer Tezler
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Organize sanayi bölgelerinde iş güvenliği sorunlarının teknik ve bilimsel araştırılmasında bir yöntem önerisi
Başlık çevirisi yok
MEHMET ALİ YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. İBRAHİM BOYNUKALIN
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Pik demiri ve karbon çeliğinin sulu çözeltiler içindeki korozyon hızının tayini
Determination of the rate of corrosion of the cast iran and carbon steel in the aqueous solutions
EMİNE NAZAN ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİ YALÇIN
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET