Geri Dön

Tarım alanlarında İHA görüntüleri kullanılarak bitki sıralarının ve damla sulama hatlarının tespiti

Detection of crop rows and drip irrigation lines using UAV imagery in agricultural fields

  1. Tez No: 895517
  2. Yazar: ALPER ONRAT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCAN KAPLAN BERKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Dünya genelinde tarımsal sulama, su tüketiminin büyük bir kısmını oluşturmaktadır. Damlama sulama sistemleri, tarımsal sulamada kullanılan suyun verimli kullanılmasını ve sudan tasarruf edilmesini sağlar. Damlama borularının doğru yerde olması bitkilerin yeterli miktarda su alabilmesi için kritik öneme sahiptir. Büyük ölçekli tarlalarda damlama boru hatlarının doğru sırada olup olmadığını kontrol etmek oldukça zaman alıcıdır. Bu tez çalışmasında, insansız hava aracı ile elde edilen görüntüler üzerinde bitki sıralarını ve damlama boru hatlarını tespit eden yeni bir yöntem önerilmektedir. İnsansız hava aracıyla mısır tarlalarından alınan görüntülerle yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri setindeki görüntüler üzerinde, önerilen yöntemin ilk adımı olan bitki sıralarının bulunması için renk eşiklemesi ve çeşitli morfolojik görüntü işleme yöntemleri uygulanmıştır. Daha sonra elde edilen çizgi parçaları, açıları ve aralarındaki uzaklığa göre birleştirilerek bitki sırasına ait tüm hattın bulunması sağlanmıştır. Bitki sıralarının tespit edilmesinin ardından bitki sıraları arasında kalan alanlarda damlama borularının tespit edilmesi için farklı görüntü ön işleme yöntemleri ve çizgi parçaları arasındaki komşuluklardan yararlanılmıştır. Deneysel çalışmalar ile bitki sırası tespiti ve damlama boru hattı tespiti algoritmalarının performansları ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem yukarıda belirtilen iki problem için sırasıyla %99.01 ve %86.54 doğrulukla çalıştığı tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Agricultural irrigation constitutes a significant portion of water consumption worldwide. Drip irrigation systems enable the efficient use of water in agricultural irrigation and contribute to water conservation. The correct placement of drip irrigation lines is critical to ensure that plants receive an adequate amount of water. Checking the correct placement of drip irrigation lines in large-scale fields is quite time-consuming. In this thesis, a novel method is proposed to detect plant rows and drip pipelines on images obtained with an unmanned aerial vehicle. A new dataset was created with images taken from cornfields using an unmanned aerial vehicle. On the images in this dataset, color thresholding and various morphological image processing methods were applied to find crop rows, which is the first step of the proposed method. Then, the line segments obtained were combined based on their angles and distances to identify the entire line of the crop row. After detecting the crop rows, various image preprocessing methods and the relationships between neighboring line segments were utilized to identify drip irrigation lines in the areas between the crop rows. Experimental studies separately evaluated the performances of the algorithms for crop row detection and drip irrigation line detection. The proposed method demonstrated performance with 99.01% and 86.54% accuracy for the two problems mentioned above, respectively.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ve yapay sinir ağı tabanlı NDVI değerleri ile çeltik bitkisi hastalıkların tespiti

    Detection of diseases in rice plant with deep learning methods and artificial network based NDVI values

    İRFAN ÖKTEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ

  2. Unmanned aerial vehicles based 3D city modeling data collection, processing and analysis the case of Yavuz Sinan neighborhood

    İnsansız hava araç tabanlı 3D şehir modellemesi veri toplama, işleme ve analizi Yavuz Sinan mahallesi örneği

    ABDALRAHMAN ALASHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN

  3. Sulu tarım alanlarında bitki deseni ve sulama uygulamalarının izlenmesinde insansız hava araçlarının kullanım olanaklarının araştırılması

    Investigation of usage possibilities of unmanned aerial vehicles for monitoring of crop pattern and irrigation applications in irrigated agricultural areas

    UĞUR EVRİM ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ŞENER

  4. Integrating path planning and image processing with UAVs for disease detection and yield estimation in indoor agriculture

    Kapalı alan tarımda hastalık tespiti ve verim tahmini için rota planlama ve görüntü işlemenin İHA'larla entegre edilmesi

    ONAT ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Vegetation cover extraction and monitoring using images obtained from aerial and satellite platforms

    Hava ve uydu platformlarından alınan görüntülerden bitki örtüsü çıkarımı ve izlenmesi

    ÖMER KANTARCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SULTAN KOCAMAN GÖKÇEOĞLU