Görüntü işleme yöntemi ile domateste görülenbakteriyel kanser ve solgunluk hastalığı (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) gelişiminin izlenmesi
Monitorization of the development of bacterial and paleness disease seen in the growth of tomatoes (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) through the method of image processing
- Tez No: 376064
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Günümüzde bilgisayar destekli tespit çalışmaları tarım alanında kullanılmaya başlamış ve önemli katkılar sağlamıştır. Bilgisayar destekli tespit yazılımları, ileri örüntü tanıma ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak bu alanda çalışanlara sınır tayininde, bitki tanımada ya da tarım alanları görüntülerindeki anormalliklerin tespitinde yardımcı olan yazılımlardır. Bu yazılımlar tarım alanında çalışanlara zaman kazandırdığı gibi çalışanın ayrıntılı veri almasını sağlar ve karar verme aşamasında hata yapma ihtimalini en aza indirir. Bu çalışmada bitkinin yeşil yaprak alanını tespit edilmesiamacıyla görüntülerin alınması, ön işleme aşaması, yeşil yaprak alanı belirleme aşamaları çalışmanın ana hatlarını oluşturmaktadır. Domates, toplam ekiliş alanı, üretimi ve ticareti açısından Türkiye'de yaş sebze grubunun en önemli ürünlerinden birini oluşturmaktadır. Domateslerde fungal ve viral hastalık etmenlerinin yanı sıra pek çok bakteriyel etmende ürün kaybına neden olmaktadır. Bu bakteriyel hastalıklarından biride Clavibacter michiganensis subsp. michiganensis (Smith) Davis et all'in (Cmm) neden olduğu bakteriyel kanser hastalığıdır. Bu hastalığın mücadelesinde dayanıklı domates çeşidi kullanmak ekonomik, çevre dostu ve insan sağlığını koruyan bir yöntemdir. Bu hastalığa dayanıklı domatesler yabani domates hatlarında bulunmakta olup ticari domateslerde bulunmamaktadır. Çalışmada hassas EBR3 hattının kimyasal olarak mutasyonu sonucunda üretilen dayanıklı M3-9 ve M3-15 domates bitkilerinde hastalık gelişimi görüntü işleme tekniğiyle izlenmiştir. Çalışmada görüntü ön işleme aşamasında SmoothGaussian fonksiyonu ve Max fonksiyonu işlemlerinden yararlanılmıştır. Toplam yaprak alanı ve seçilen bölge yaprak alanı için piksel sayıları kullanılmıştır. Domates bitkilerinden görüntülerin alınabilmesi için Axis marka kamera kullanılmıştır ve kameranın sağladığı SDK aracılığı ile görüntü alma uygulaması geliştirilmiştir. Alınan görüntülerin işlenmesi ve görüntü resimlerinden video oluşturan farklı bir bilgisayar yazılımı geliştirilmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular pixel olarak hesaplanmış ve veri formatında üretilmiştir. Oluşturulan bu veriler son bölümde değerlendirilerek hastalığın gelişimi ve miktarı ortaya konmuştur. Çalışma sürecinin sonunda alınan görüntüler işlenmiş ve bakteriyel hastalık etmeninin domatesler üzerinde toplam yeşil alanı 282694 piksel alandan çalışma sonuna kadar 152515 piksel alana düşürdüğü bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar yaprak alanını ve hastalık miktarını kantitatif olarak ortaya koymuştur. Bu veriler ışığında bu programın farklı bitki türleri ve hastalık miktarlarını belirlemek için kullanılabileceği anlaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, computer-based identification studies have been used in the field of agriculture and this has contributed significantly. Computer assisted identification sowftware are the ones that help the workers in the field with border identification,plant identification or detect the anormalities in the image of the agricultural areas by using the methods of advanced pattern identification and image processing. This kind of sowftware not only saves time for those working in the field of agriculture but also enables them to obtain detailed data and minimizes the chances of making mistakes in the process of decision making.In this respect, receiving images, stage of prior processing, stage of identifying green leaf areas forms the framework of the study. Tomato,in terms of cultivated areas, production and marketing, forms one of the most important products in Turkey in the group of raw vegetables. Besides the fungal and viral disease factor in the production of tomatoes, a number of bacterial factors also cause yield loss. One of these bacterial diseases is the bacterial cancer disease caused by Clavibacter michiganensis subsp. michiganensis (Smith) Davis et all (Cmm). In the fighting of this disease, using resistant tomato types protects human health and is usually an environment-friendly method. Tomatoes resistant to this disease can be found in wild tomato lines, but they cannot be found in commercially produced tomatos. In this study,the disease development of resistant M3-9 and M3-15 tomato plants which were produced as a result of the chemical mutation of the EBR3 line,were monitored with the help of image processing technique. In the research, at the prior processing stage, SmoothGaussian and Max functions were used. As total soil area and selected parts of leaf area, number of pixels was used. In order to shoot the images of tomato plants, a camera-brand, Axis was used, and thanks to the camera's software development kit,image shooting applications were improved. Another different computer software was developed for the processing of the images and formation videos from the images taken. The findings of the research were calculating as pixels and produce in data formation. The data generated, the development and the amount of the disease were introduced by evaluating them at the last part. At the end of the research process,the images were processed and it was found that the bacterial disease factor reduced the green area from 282694 pixels to an area of 152515 pixels until the end of the research. The results of the research introduced the leaf areas and the amount of the disease quantitively. In the light of the data collected throughout the research,it was understood that this software could be used to identify different plant species and amount of the diseases.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknolojisi ve yapay sinir ağlarının gıda ürünlerinde bazı kalite özelliklerinin belirlenmesinde kullanılması
Determination of some quality properties of foods using image processing technology and artificial neural networks
HASAN MURAT VELİOĞLU
Doktora
Türkçe
2010
Gıda MühendisliğiNamık Kemal ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
PROF. DR. ŞEFİK KURULTAY
- Görüntü işleme temelli ısı haritaları kullanılarak laboratuvar koşullarında sera zararlılarının farklı tıbbi aromatik yağ kokularına göre davranış analizi
Behavior analysis of greenhouse pests according to different medical aromatic oil odors under laboratory conditions using image processing based heat maps
SANJAR MOHAMMADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
- Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri
Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types
SEVDA DÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER
- Görüntü işleme yöntemi ile optik işaret tanıma ve değerlendirme sistemi
Optical mark recognition and evaluation system using image processing method
ZEKİ KÜÇÜKKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH ERDAL TÜMER
- Görüntü işleme yöntemi ile grafit köpügün termo fiziksel özelliklerinin tayini
Determination of thermo-physical properties of graphite foam with image analysis
AMIR MOHAMMADIMEHR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL SOLMUŞ