Geri Dön

Azot sensörü kullanarak bitki yansıma indeksi ile buğdayın verim ve kalite parametrelerinin modellenmesi

Modelling of the quality and the yield of bread wheat using of nitrogen sensor with plant reflection indicies

PDF İndir

  1. Tez No: 450384
  2. Yazar: UĞUR YEGÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ÇOLAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Mühendislik Bilimleri, Agriculture, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Hassas tarım sayesinde yapılan geliştirilmiş azot yönetimi, tarla içerisinde daha verimli bölgelerin optimum oranda gübrelenmesine, ayrıca kullanılan azot maliyetinin azaltılmasına olanak sağlamaktadır. Öte yandan, çiftçiler için sağladığı primlerden dolayı, verim ve protein içeriğine gösterilen ilgi giderek artmaktadır. Protein içeriği en önemli kalite bileşeni olup pazar yerinde önemli bir nitelik haline gelmektedir. Bu çalışmanın amacı kışlık buğdayda verim ve protein içeriğine yönelik optimum azot oranını belirlemek için farklı indeksleri kullanarak bir model geliştirmektir. Geliştirilen bu model, mevsim içi değişken oranlı azot gübrelemesi için olanak sağlayacaktır. Bu araştırmada iki farklı buğday çeşidine beş değişik azot oranı (0, 80, 120, 160, 200 kg N / ha) uygulanarak tesadüf blokları deneme deseninde bu farklı azot oranlarının, buğday verimi ve protein oranları üzerine etkisi incelenmiştir. Deneme sonucu kuadratik polinom modelinde verim ve protein içeriği ile azot oranları arasındaki ilişki tanımlanarak, Bezostoya1 ve Ahmetağa çeşitleri için sırasıyla 167.60 kgN/ha ve 206 kgN/ha azot gübrelemesinin verim ve protein içeriği için en uygun miktarlar olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Precision agriculture applications now create the possibility to apply mid-season N fertilizer more precisely, matching the variable plant needs across the field. Developed precision management of nitrogen through precision agriculture allows growers to use fertilizer input on more productive areas as well as saving nitrogen costs across the field. On the other hand, Grain protein in cereal crops as well as yield is receiving increased attention because of premiums being paid to producers. Protein is a very important quality component of cereal grains and an important attribute in the market place. The aim of this study was to develop a model in order to determine the optimum rate of nitrogen for yield and protein content through using different indices in winter wheat. This model will allow for mid season variable rate application of N fertilizer. An experiment was established to determine the effect of nitrogen on yield and protein content using a randomized block design by applying five different rates of nitrogen (0, 80, 120, 160, 200 kgN/ha) to two winter wheat varieties. The amount of 167.60 kgN/ha and 206 kgN/ha were determined for two varieties, respectively as economic optimum nitrogen rate when quadratic polynomial model was used to describe the relationship between nitrogen and yield and protein content.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    585692

    Arazi koşullarında spektrometri yansıma teknikleri ile şeker pancarı bitkisinde azot, fosfor, potasyum beslenme durumunun tespiti

    Determination of nitrogen, phosphorus, potassium nutrition status of sugar beet plant by spectrometry reflection techniques in land conditions

    YAŞAR CAN ARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT BAŞAYİĞİT

  2. Tez No

    985121

    Makarnalık buğdaylarda sensör, iklim ve bitki özelliklerine dayalı azotoptimizasyonu ve verim tahmininin farklı algoritmaları ile modellenmesi

    Modeling nitrogen optimization and yield prediction in durum wheat using multi-source sensor, climate, and plant trait data through advanced machine learning algorithms

    SÜREYYA BETÜL RUFAİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ VOLKAN BİLGİLİ

  3. Tez No

    783851

    Comparative evaluation of nutrient, land, water and energy requirements of hydroponic vs. conventional agricultural methods: Case study for lettuce, basil, and arugula

    Hidroponik ve geleneksel tarım yöntemlerinin besin, su ve enerji ihtiyaçlarının kıyaslamalı analizi: Marul, fesleğen ve roka incelemesi

    İLAYDA AKTUĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVAL SÖZEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT BARIŞ KUTMAN

  4. Tez No

    847478

    Şanlıurfa sulu koşullarda ekmeklik ve makarnalık buğday çeşitlerinde optik sensöre dayalı mevsim içi azotlu gübre kalibrasyonu

    In-season nitrogen fertilizer calibration based on optical sensoron breading and turkey wheat varietien under watery conditions inŞanlıurfa

    MEDİHA YILDIZ ORHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ VOLKAN BİLGİLİ

    DOÇ. DR. ERDAL ERBİL

  5. Tez No

    436144

    Farklı sulama yönetim sistemi koşullarında pamuk bitkisinde su stresinin kızılötesi termal görüntüler kullanarak belirlenmesi

    The determination of water stress on cotton by using infra-red thermal images under different irrigation management system circumstances

    CANDAN TÜNE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatAdnan Menderes Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEKİR SITKI KARATAŞ

Geri Dön