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
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Bazı yer ve sırık fasulye çeşitlerinde optimal melezleme şartlarının tespiti üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
TÜRKAN KOÇLU
