Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması
- Tez No: 691930
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 165
Özet
İHA'lar, uydu tabanlı uzaktan keşfi geliştirmek için hızla gelişmektedir ve artmaktadır. İHA (İnsansız Hava Aracı) uzaktan algılama ve düşük yüksekliktan uzaktan algılama (DYUA) uygulamaları çevrede önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez, bu çalışmada önerilen algoritmalar ile“zeytin ağaçlarının”tespiti ve sayılması için DYUA'ın tarımda kullanımını göstermektedir. RGB kamera tarafından elde edilen görüntü , algılama ve saymanın işlenmesi; Dijital Görüntü İşleme teknikleri ve Makine Öğrenimi algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Daha iyi sonuçlar elde etmek için çeşitli yöntemler önceden oluşturulmuş. İlk yöntemde zeytin ağaçlarını tespit etmek için Eşit Olmayan Aydınlatma Düzeltme, Gauss filtresi, Standart Sapma filtresi ve Dairesel Hough Dönüşümü (DHD) kullanılmıştır. İkinci yöntemde Histogram Eşitleme (HE), Ortalama, Medyan ve Wiener filtrelerini kullanılmıştır. Üç denetimsiz makine öğrenme algoritması (Kümeleme tekniği), K-ortalamaları, Bulanık C-ortalamaları (BCO) ve Beklenti Maksimizasyonu (BM) algoritmaları ve Morfolojik İşlemlerdir. Sonra Dairesel Hough Dönüşümü, üçüncü yöntemde ise Denetimli makine öğrenimi algoritmaları (Sınıflandırma) kullanılmıştır. K-En Yakın Komşu, Doğrusal Ayırım Analizi ve Destek Vektör Makinesi'dir.
Özet (Çeviri)
UAVs are rapidly improving and increasing to enhance satellite based remote discovery. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) remote sensing and low altitude remote sensing (LARS) applications play a significant role in the environment. This thesis shows the utilization of LARS in agriculture especially in the farming for detection and counting the“olive trees”by the proposed algorithms in this study. The image acquired by RGB camera and the processing of detection and counting was by utilizing Digital Image Processing techniques and Machine Learning algorithms. Several methods preformed to get better results, the first method utilized Uneven Illumination Correction, Gaussian filter, Standard Deviation filter and Circular Hough Transform (CHT) to detect olive trees. The second method utilized Histogram Equalization (HE), Mean, Median, and Wiener filters with 3 unsupervised machine learning algorithms (Clustering technique) are K-means, Fuzzy C–means (FCM), and Expectation Maximization (EM) algorithms and Morphological Operations then Circular Hough Transform. The third method implemented supervised machine learning algorithms (Classification) are K-Nearest Neighbor, Linear Discriminant Analysis, and Support Vector Machine.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı görüntüleri yardımıyla zeytin ağaçlarında taç genişliğinin belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on determination of crown detection of olive trees via images obtained by unmanned aerial vehicle
HASAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ MUSA BOZDOĞAN
- Ayvacık yöresinde yabani zeytin (Olea europaea L. ssp. oleaster) seleksiyonu
Wild olive (Olea europaea L. ssp. oleaster) selection in Ayvacik region
MEHMET HAKAN
- Zeytin ürün rekoltesinin belirlenmesinde çok parametreli yaklaşım: Urla (İzmir) örneği
Urla (Izmir) as a model for multi-parameter approach to the determination of yield forecasting on the olive
ÜNAL KAYA
- Karaman yöresinde yetiştiriciliği yapılan çiltopak zeytin çeşidinin fenolojik morfolojik ve pomolojik özelliklerinin belirlenmesi
Karaman made farming in the region ciltopak olive cultivar, phenology, morphological and pomological characteristics of determination
AHMET NURİ ÖZDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
ZiraatSüleyman Demirel ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KOYUNCU
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN