Hassas tarım teknolojileri için gerekli bitki indekslerinin belirlenmesinde kullanılan bazı yazılımların karşılaştırılması üzerine bir çalışma
A study on comparison of some softwares used to determine the plant indices for precision agricultural technologies
- Tez No: 930001
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YÜRDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tarım Makinelerı ve Teknolojileri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Hassas (Akıllı) tarım teknolojileri, doğanın heterojen yapısından yola çıkarak, değişken oranlarda girdi kullanımına imkan tanır ve daha az kaynakla daha yüksek verim elde etmeyi hedefler. Bu yaklaşım, yalnızca maliyetlerin düşürülmesini değil, aynı zamanda sürdürülebilir tarım uygulamalarıyla ekosistemin korunmasını ve tarım sektörünün uzun vadeli kalkınmasını desteklemeyi amaçlar. Hassas tarım uygulamalarında, bitkilerin gelişim durumu, sağlığı ve arazi üzerindeki değişimlerini tespit etmek için spektral yansıma ve çeşitli indekslerden yararlanılmaktadır. Bu analizler, uzaktan algılama ve görüntü işleme teknolojileriyle desteklenmektedir. Bu çalışmada, hassas tarım teknolojilerinde kullanılan NDVI, GNDVI, NDRE ve LCI gibi bitki indekslerinin belirlenmesi ve bu süreçte tercih edilen yazılımların performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında, insansız hava araçlarıyla elde edilen multispektral görüntüler, Agisoft Metashape ve Pix4Dfields yazılımlarında işlenmiştir. Her iki yazılımın veri işleme kapasiteleri, oluşturdukları ortomozaik haritalar ve hesaplanan bitki indekslerinin sonuçları değerlendirilmiştir. Bu bitki indeksleri, tarım arazilerindeki bitki sağlığı, stres seviyeleri, arazi durumu ve verimlilik gibi parametrelerin hızlı bir şekilde belirlenebilmesinde önemli role sahiptir. Araştırma bulguları, Agisoft Metashape yüksek çözünürlükte ayrıntılı nokta bulutları ve ortomozaik haritalar üreterek, detaylı arazi modelleme ve yüzey analizinde üstün performans sergilediğini göstermektedir. Pix4Dfields ise büyük ölçekli tarım arazilerinde daha pratik ve hızlı olması özellikleri ile öne çıkmaktadır. İki veri setinde de her iki yazılım tarafından hesaplanan NDVI, GNDVI, NDRE, ve LCI bitki indekslerinde bazı farklılıklar gözlemlenmiştir. Yazılımların algoritmaları her ne kadar benzer olsa da bu farklılıkların veri işleme sırasında oluştuğu öngörülmektedir. Özellikle NDRE ve LCI indekslerinde, Agisoft Metashape'in daha geniş aralıklarla sonuçlar üretmesi, detaylı analiz için daha uygun olduğunu göstermektedir. Ancak, Pix4Dfields'ın daha yüksek maksimum değerleri ve daha düşük standart sapma değerleri, geniş arazilerde hızlı değerlendirme yapmayı mümkün kılmaktadır. Bu sonuçlar, her iki yazılımın farklı alanlarda güçlü yanlara sahip olduğunu ve spesifik ihtiyaçlara göre kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Precision (Smart) agriculture technologies, based on the heterogeneous structure of nature, allow the use of variable input rates and aim to achieve higher yields with fewer resources. This approach aims not only to reduce costs, but also to protect the ecosystem with sustainable agricultural practices and to support the long-term development of the agricultural sector. In precision agriculture practices, spectral reflectance and various indices are used to determine the development status, health and changes on the land of plants. These analyses are supported by remote sensing and image processing technologies. This study aims to determine plant indices such as NDVI, GNDVI, NDRE and LCI used in precision agriculture technologies and to evaluate the performance of the preferred software in this process. Within the scope of the research, multispectral images obtained with unmanned aerial vehicles were processed in Agisoft Metashape and Pix4Dfields software. The data processing capacities of both software, the orthomosaic maps they created and the results of the calculated plant indices were evaluated. These vegetation indices play an important role in quickly determining parameters such as plant health, stress levels, land condition and productivity in agricultural lands. Research findings show that Agisoft Metashape produces high-resolution detailed point clouds and orthomosaic maps, exhibiting superior performance in detailed terrain modeling and surface analysis. Pix4Dfields stands out with its more practical and faster features in large-scale agricultural lands. Some differences were observed in the NDVI, GNDVI, NDRE, and LCI vegetation indices calculated by both software in the two data sets. Although the algorithms of the software are similar, it is predicted that these differences occur during data processing. Especially in NDRE and LCI indices, Agisoft Metashape produces results with wider ranges, indicating that it is more suitable for detailed analysis. However, Pix4Dfields' higher maximum values and lower standard deviation values enable rapid evaluation in large areas. These results reveal that both software have strengths in different areas and can be used according to specific needs.
Benzer Tezler
- Evaluating BFAST algorithm in landsat time series analysisof monitoring deforestation dynamics in coniferousand deciduous forests
Landsat zaman serisi ile iğne ve geniş yapraklı ormanlardaormansızlaşma dinamiklerinin izlenmesinde BFASTalgoritmasının değerlendirilmesi
NOOSHIN MASHHADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. UĞUR ALGANCI
- Application of remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) technology to determine yield prediction in maize
Uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemi (CBS) teknolojisi kullanılarak mısır bitkisinin veriminin tahmin edilmesi
NGHI TAN DO
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
CoğrafyaAnadolu ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YİĞİT AVDAN
- Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions
Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi
AYDA FITRIYE AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Nane (mentha) bitkisinin mekanik hasadı için fiziko-mekanik özelliklerinin belirlenmesi
Determination of physico-mechanical properties of mint (mentha) plant for mechanical harvesting
GÜLTEN TAŞKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ YILMAZ
- İnsansız hava araçlarının ülkemizde tarımsal açıdan kullanım alanları ve durumları
Agrıcıtural usage areas and sıtuatıons of unmanned aerıal vehıcles ın our country
BİLAL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BURAK BÜYÜKCAN