Sayısal görüntüleme destekli red chief elma rekolte tahmini
Digital imaging aided red chief apple harvest estimation
- Tez No: 338613
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM, YRD. DOÇ. DR. UMUT ORHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hassas tarım, red chief elma, rekolte tahmini, sayısal görüntü işleme, Digital image processing, harvest estimation, Precision agriculture, red chief apple
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu çalışmada görüntü işleme teknikleri kullanılarak elma ağaçlarında rekolte tahmini yapılmıştır. Materyal olarak hem Türkiye hem de dünya elma üretiminde önemli yere sahip Red Chief elma türü seçilmiştir. Görüntü verisi, içerisinde Red Chief elma ağaçlarının da yer aldığı Tokat Kazova?da bulunan bir meyve bahçesinden toplanmıştır. Çalışmada kullanılan elma ağacı görüntüleri, yüksek çözünürlüklü bir kamera vasıtasıyla elde edilmiştir. Çeşitli görüntü işleme tekniklerinden yararlanılarak renk tabanlı bir bölütleme yazılımı geliştirilmiştir. Yazılımın geliştirilmesi aşamasında RGB, CIE Lab, HSV ve CIE Luv renk uzaylarına taşınan görüntü verisi üzerinde deneyler yapılmıştır. Öznitelik olarak seçilen görünür elma alanları verisi ile doğrusal regresyon, ÇKA, RBF ve Elman sinir ağı modeli kullanılarak tahminleme yapılmıştır. CIE Luv renk uzayında yapılan bölütleme işlemi ile elde edilen özellikler, ÇKA sinir ağı modeline verilerek tahminleme yapılmış, OKHK değeri 4,36 kg olarak bulunmuştur. Ortalama elma rekoltesi 58,37 kg iken 4,36 kg gibi düşük bir hata oranı ile Red Chief elmasının rekoltesi tahmin edilebilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the harvest for apple trees was estimated by using the image processing techniques. The Red Chief apple that has an important place in apple production of both Turkey and the world was chosen as the material. The image data was collected from an orchard in which there are Red Chief apple trees in Tokat Kazova. The apple tree images used in the study were obtained with a high resolution camera. A color-based segmentation software was developed by making use of various image processing techniques. During the process of developing software, experiments were carried out on the image data having been transmitted to color spaces of RGB, CIE Lab, HSV, and CIE Luv. Estimation was carried out by using visible apple fields data that was chosen as a feature and linear regression, ÇKA, RBF, and Elman neural network model. The features obtained with the segmentation process that was carried out on CIE Luv color space was given to the CKA neural network model, so that estimation was carried out and OKHK value was found to be 4.36 kg. While the average apple harvest is 58,37, Red Chief apple harvest could be estimated with a low error rate of 4,36.
Benzer Tezler
- GPU ile hızlandırılmış bulanık mantık algoritmalarının görüntü işlemede kullanılması
GPU-accelerated image processing algorithms using fuzzy logic
HASAN BADEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Tetra brik aseptik kartonlardaki şerit dikişlerinin sayısal görüntüleme tabanlı kalite kontrolü
Digital image processing based quality control of seams on tetra brik aseptic cartons
KEMAL ADEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM
YRD. DOÇ. DR. UMUT ORHAN
- Transfer öğrenme modellerinin basamaklandırılmış derin özelliklerini ve topluluk sınıflandırıcıları kullanarak lastik çatlaklarının tespit edilmesi
Detecting tire cracks using cascading deep features of transfer learning models and ensemble classifiers
ÖZCAN ASKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN TEKİN
- Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi
Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis
ÜLKEM AYDIN
Doktora
Türkçe
1998
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiDiş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM
- Sayısal görüntü işleme ile göz hastalıklarının teşhisi için bir yardımcı sistem tasarımı
Auxiliary - system design for diagnosis of eye diseases by using digital image processing
MEFULE GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BiyomühendislikAfyon Kocatepe ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TAŞGETİREN