Ayçiçeği, yabancı ot ve toprak görüntülerinin LVQ yapay sinir ağları ile ayırt edilmesi üzerine bir araştırma
Sunflower, weed and soil discrimination using LVQ neural networks
- Tez No: 170492
- Danışmanlar: DOÇ.DR. İSMAİL KAVDIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Alana özel uygulamalar, LVQ yapay sinir ağları, Görüntü tanıma, Site-specific application, LVQ artificial neural networks, Image recognition II
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 38
Özet
öz Alana özel herbisit uygulaması, kullanılan herbisitin miktarım azaltıcı bir etki yaratır. Bu sayede, çevre kirliliği ve tarımdaki herbisit girdilerinin azalması gibi çok önemli faydalar sağlanır. Daha sonraki çalışmalarla geliştirilmesi planlanan otomatik bir tarla pülverizatörü ile alt alanların tanınması yolu ile ayçiçeği (Helicmthus annum), pıtrak {Xanthium strumarium) ve toprağın birbirinden ayrılması bu araştırmanın uzun vadedeki amaçlarındandır. Buna yönelik olarak bu çalışma ile hedeflenen, ayçiçeği, yabancı ot ve boş toprak görüntülerini bilgisayar ve geliştirilen sınıflama algoritmaları ile birbirinden ayırmak olmuştur. Kendi kendini düzenleyen (SOM) yapay sinir ağları' nın bir alt modeli olan Learning Vector Quantization (LVQ) ağı ayçiçeği, yabancı ot ve toprağı görüntülerini birbirinden ayırmak için kullanılmıştır. Bunun sonucunda ayçiçeği-yabancı ot tanımada %80.23, ayçiçeği-toprak tanımada %86.05, yabancı ot- toprak tanımda %79.00 tanıma basan değerleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Application of herbicides selectively onto the field has been gaining attraction as it decreases the amount of herbicides used. This concludes very advantageous results lowering herbicide inputs in agriculture and also the pollutants for the environment. In this research, sunflower {Helicmthus annum), common cocklebur (Xanthium strumarium) and soil were aimed to discriminate from one another for the ultimate aim of recognizing sub-areas in the field during pulverization of herbicides through a pulverization machinery. However, only image recognition (sunflower, weed, soil) was aimed for this developmental study. A sub model of Kohonen self organizing maps (SOM) neural networks, which is Learning Vector Quantization (LVQ), was used to discriminate sunflower, weed and soil from one another. In the results following recognition successes were obtained, 80.23% for sunflower-weed recognition, 86.05% for sunflower-soil recognition and 79.00% for weed-soil recognition.
Benzer Tezler
- Ayçiçeği tarımında yabancı ot kontrolünde ileçlı çapalama uygulamaları
Hoeing-spraying application for weed control in sunflower
AYGÜN YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
ZiraatNamık Kemal ÜniversitesiTarım Makineleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CİHANGİR SAĞLAM
- Amaranthus palmerı S. Wats.'ın Gediz Havzasında yaygınlıkve yoğunluğu ile havzada önemli olan bazı tarla bitkilerinde kimyasal mücadele olanaklarının araştırılması
Investigations on the frequency and density; of Amaranthus palmeri and its chemical control options in some important agricultural crops in the Gediz Basin
UFUK ÇATIKKAŞ
Doktora
Türkçe
2024
ZiraatAydın Adnan Menderes ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NEDİM DOĞAN
- Orta Anadolu koşullarında ekim nöbetinde yetiştirilecek ayçiçeği için uygun sürüm derinliğinin araştırılması
An Investigation on optimum tillage depth for sunflower in crop rotation under central anatolian conditions
YAŞAR MURAT ÇELİK
- Clearfield ayçiçeği bitkisinde kısıntılı sulama uygulamalarının su-verim ilişkileri üzerine etkisi
The effect of restricted irrigation applications on water-yield relationships in clear field sunflower plant
RUKEN KONUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatSiirt ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BEYHAN UÇAK
DOÇ. DR. FIRAT PALA
- Manisa il ve ilçelerinde yetiştirilen susam çeşitlerinin; dağılımı ve mevcut durumunun araştırılması
Investigation on the distribution of sesame variety and current status of sesame production in mani̇sa province
MELTEM ÜMMETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
ZiraatCelal Bayar ÜniversitesiTarımsal Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCER TAŞKIN
DR. A.ŞEMSETTİN TAN