Mısırda verim ve bazı verim değişkenlerinin NDVI kameralı alçak irtifa insansız hava aracı kullanılarak tahmin edilmesi
Estimating biomass of corn using unmanned air vehicle-based RGB and NDVI cameras
- Tez No: 573079
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Mısır verimi, NDVI, RGB kamera, İHA, Corn yield, NDVI, RBG camera, UAV
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarımsal ürünlerin kritik büyüme dönemlerinde uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak verim tahmininin yapılabilmesi hem yapılacak tarımsal uygulamaların optimizasyonu hem de erken rekolte hesaplamalarının yapılabilmesini sağlayabilir. Mevcut uydu görüntüleri, geniş alanları izlemek için kullanılabilse de erişilebilirlik, çözünürlük ve hava koşullarının uygunluğu gibi farklı faktörler nedeni ile üretici bakımından henüz kullanışlı sayılmamaktadır. Bu nedenle insansız hava araçları çok hızlı ve düşük maliyetleri ile özellikle çiftlik düzeyinde uygulamalar için etkili araçlar olabilir. Bu çalışmada Normalleştirilmiş Farklılık Vejetasyon İndeksi (NDVI) kamerası ile donatılmış insansız hava aracı kullanarak II. ürün mısır verim parametreleri ile sap ve dane azot ve bazı diğer bitki besin maddeleri içeriklerinin tahmin edilmesi için uygun dönemin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla mısır vejetasyonun beş farklı döneminde görüntü alınmış ve bu görüntülerden gelişim yönünden farklılık gösteren altı parselin NDVI değerleri hesaplanmıştır. Sonuçlar, mısır verim parametrelerinin (sap, dane ve toplam biyoütle) koçan püskülü döneminde yüksek bir doğrulukla (sırasıyla %92, %70, %80) tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ancak mısır bitkisi sap-dane azot veya diğer bitki besin madde içeriği tahmininde başarı sağlanamamıştır. İnsansız hava araçlarının farklı bölge ve geniş alanlarda kullanımının sağlanabilmesi için büyük veri setleri ile oluşturulmuş algoritmaların kullanılması gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
Measuring key growth parameters of field crops during critical growth period via using remote sensing techniques may allow us to optimize agricultural practices and do reliable yield estimations before harvest. Current satellite imaging techniques may allow us to screen large areas, however, they are difficult to access, may have poor resolution and can not be operated under suboptimal weather conditions. Thus, satellite image-based techniques are not optimal yet for the farmers use. In this context, unmanned aerial vehicles equipped with various cameras such as normalized differentiated vegetation index (NDVI) camera can easily be used to screen relatively large areas with high resolution and low cost. In the present field study, we aimed to find the best measuring time for estimating the nutrient content and yield of corn field (planted as second crop) with an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a NDVI camera. In this context, we screened the cornfield at six different vegetation stage with the UAV and measured the NDVI values of five different location that vary in growth. Results showed that, NDVI values at early flowering stage can be used to estimate the corn yield parameters (straw, grain and total yield) with an acceptable precision (92%, 70%, 80% accuracy respectively). On the other hand, crop nutrient content (nitrogen and others) did not show significant correlation with the NDVI values at any stage. We suggest that algorithms based on larger data sets needs to be developed for estimating yield of corn at early vegetation stages at different agro-ecosystems.
Benzer Tezler
- Spektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi
Determination and assessment of the plants' biophysical characteristics through spectral vegetation indices
SEZEL KARAYUSUFOĞLU UYSAL
Doktora
Türkçe
2021
Ziraatİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Assessing the performance of gridded precipitation products – a comparative analysis of the Black Sea and East Africa regions
Gridli yağış ürünlerinin performansının belirlenmesi - Karadeniz ve Doğu Afrika bölgelerinin karşılaştırmalı analizi
SEAD AHMED SWALIH
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- Pasinler ilçesinin bazı bitkisel ürünlerinde çiftçilerin kimyasal ilaç kullanımı ile ilgili tutum ve davranışlarının belirlenmesi
Determination of attitude and behaviors of farmers concerning pesticide used in some product of Pasinler district
MUHAMMET EMRE ÖKSÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
ZiraatAtatürk ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET SEMİH UZUNDUMLU
- 2005 ve sonrası Türkiye-Afrika ilişkileri -Vaka incelemesi: Somali örneği-
Turkey-Africa relations since 2005 -Case study: Somalia-
SIRAJI HARUNA HAMID
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Uluslararası İlişkilerİstanbul Medeniyet ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED TANDOĞAN
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL