Patates görüntüleri kullanarak çoklu dış hastalıklarının sınıflandırılması
Classification of multiple skin diseases using potato images
- Tez No: 577204
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER ARICAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Tarım ve tarıma dayalı sektörlerde kalite ve verimlilik diğer birçok sektörde olduğu gibi büyük öneme sahiptir. Tarım teknolojilerinin gelişmesi ile bu alanda yapılan çalışmalar da hız kazanmıştır. Küresel ısınma gibi faktörler, tarım ve tarım ürünlerini ciddi şekilde etkilemeye başlamıştır. Tarımda meyve ve sebze hastalıklarının incelenmesi genellikle çıplak gözle yapılır. Bu hem zor hem de verimsiz bir yöntemdir. Hastalıkların tespit edilmesi için standarda ihtiyaç vardır. Tarım ürünleri içinde patates, maliyet, birim alandan yüksek verim, yüksek besin değeri, sindirim kolaylığı, geniş kullanım alanı ve kolay yetişebilmesi özellikleri ile önemli bir yere sahiptir. Patates hastalıkları kalite ve verime zarar verir ve dolayısıyla bu durum üretici ve işletme kuruluşlarının kazancını azaltır. Görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisi günümüzde yaygın olarak her alanda kullanılmaktadır. Bu tekniklerin tarıma ve tarıma dayalı endüstriler de kullanılması verimliliği arttırmakta ve hızlı çözümler sunmaktadır. Meyve ve sebzelerdeki hastalıkların tespit edilmesi için görüntü analizi ve makine öğrenme teknolojisinin kullanılması ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır ve bu konuda çalışmalar halen devam etmektedir. Bu çalışmada patateslerde yaygın olarak görülen üç hastalık için görüntü işleme teknolojisi kullanılarak hastalık tespiti ve sınıflandırması yapılmıştır. Önerilen yöntem %96 başarı oranı ile endüstriyel alanda kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Quality and productivity have great importance in agriculture and agriculture-based sectors as in many other sectors. With the development of agricultural technologies, studies in this field have increased. Agriculture and agricultural products have been affected by for various reasons such as global warming severely. Examination of fruit and vegetable diseases in agriculture are usually performed by the naked eye. This is both difficult and inefficient. Detection of diseases needs a standardization. Potato is an important good among agricultural products with it cost advantage, high yield per unit area, high nutritional value, ease of digestion, wide area of use and easy to grow nature. However, potato diseases are harmful to quality and yield and reduce the earnings of producers and processing organizations. Image analysis and machine learning methods are widely used in every field. The use of these techniques in agriculture and agriculture-based industries increases productivity and provides fast solutions. Many researches have been done to detect diseases in fruits and vegetables using machine learning technologies and there exist various ongoing studies. In this study, disease detection and classification has been done for three common diseases in potatoes using image processing techniques. The proposed method has shown that it can be used in the industrial field with its success rate of 96%.
Benzer Tezler
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- UAV remote sensing for disease detection in potato leaf
Patates yaprağında hastalık tespiti için İHA uzaktan algılama
PELİNSU DEMİRCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve FotogrametriThe University of EdinburghCoğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAROLİNE NİCHOL
- Orta Anadolu'daki bazı tarımsal ürünlerin fenolojik evrelerine göre spektral yansıtma karakteristiklerinin belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on the determination of spectral reflection characteristics according to the phenological states of some agricultural products in Middle Anatolia
GİZEM ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatEge ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF KURUCU
- Valorisation of whey components via enzymatic ceramic membranes for biopolymer synthesis and bio-based nanofiber membrane fabrication
Enzimatik seramik membranlar ile peynir altı suyu bileşenlerinin biyopolimer sentezi ve biyo-nanolif membran üretimi için değere dönüştürülmesi
SAMA ALI QAHTAN AL-MUTWALLI
Doktora
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER
PROF. DR. FRANK LİPNİZKİ
- Derin öğrenme yöntemiyle patates yaprağı görüntülerinden hastalık tespiti
Disease detection from potato leaf images using deep learning methods
KENAN ALMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKERİM ÖZTEKİN