Geri Dön

Zeytinde halkalı leke hastalığının YOLO11 algoritması ile tespiti

Detection of leaf spot disease using the YOLO11 algorithm

  1. Tez No: 992300
  2. Yazar: FURKAN KOÇHAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL KÖZKURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, zeytin yapraklarında yaygın olarak görülen ve önemli verim kayıplarına yol açan Spilocaea oleaginea patojeninin neden olduğu halkalı leke hastalığının, derin öğrenme tabanlı görüntü analizi yöntemleri kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, nesne tespiti alanındaki hız ve doğruluk avantajlarıyla öne çıkan YOLO algoritmasının sınıflandırma sürümü kullanılarak otomatik bir hastalık tespit sistemi geliştirilmiştir. Çalışmada, Kaggle platformunda bulunan 2 farklı veri kümesi birleştirilerek sağlıklı, halkalı leke hastalıklı ve pas akarı (Aculus olearius) sınıflarını içeren toplam 4.354 adet zeytin yaprağı görüntüsünden oluşan birleşik bir veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümelerinden birinde görüntüler önceden arka planı kaldırılmış şekilde sunulurken, diğer veri kümesi farklı arka planlara sahip ham görüntülerden oluşmaktadır. Deneysel süreçte iki farklı senaryo uygulanmıştır. İlk senaryoda, ham görüntüler herhangi bir ek ön işleme uygulanmadan kullanılmıştır. İkinci senaryoda ise arka plan içeren veri kümesinin arka planları U²-Net tabanlı bir segmentasyon yöntemi ile kaldırılarak sınıflandırma sürecine dâhil edilmiştir. Bu iki senaryo, farklı veri bölünme stratejileri altında karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, en yüksek sınıflandırma başarısı %70 eğitim, %15 doğrulama ve %15 test veri bölünmesi ile eğitilen YOLO11m-cls (medium) model varyantı kullanılarak elde edilmiş ve doğruluk değeri %98,558 olarak raporlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the detection of peacock spot disease caused by Spilocaea oleaginea, which is commonly observed on olive leaves and leads to significant yield losses, is investigated using deep learning–based image analysis methods. In this context, an automated disease detection system was developed using the classification version of the YOLO algorithm, which offers advantages in terms of computational efficiency and classification performance. Two different datasets obtained from the Kaggle platform were combined to create a unified dataset consisting of a total of 4,354 olive leaf images belonging to three classes: healthy, peacock spot disease, and olive mite (Aculus olearius). One of the datasets included images with removed backgrounds, while the other consisted of raw images with varying background conditions. During the experimental process, two different scenarios were evaluated. In the first scenario, the raw images were used without any additional preprocessing. In the second scenario, the backgrounds of the raw images were removed using a U²-Net–based segmentation method and then included in the classification process. These two scenarios were comparatively evaluated under different data-splitting strategies. As a result of the experiments, the highest classification performance was achieved using the YOLO11m-cls (medium) model trained with a 70% training, 15% validation, and 15% test data split, yielding an accuracy of 98.558%.

Benzer Tezler

  1. Zeytinde halkalı leke hastalığının Bursa koşullarındaki biyolojisi üzerinde araştırmalar

    Investigation on biology of olive leaf spot disease in Bursa condition

    NAGİHAN İŞALMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    ZiraatUludağ Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HİMMET TEZCAN

  2. Zeytinde halkalı leke hastalığının (Spilocaea oleagina) mücadelesinde bazı bakırlı fungisitlerin etkinliği

    The effectiveness of some copper fungicides in the fight against oli̇ve peacock eye di̇sease (Spilocaea oleagina) on olives

    ALAATTİN YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    ZiraatAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN YILDIZ

  3. Spilocaea oleagina (cast.) hughes' nın neden olduğu zeytinde halkalı leke hastalığının yaygınlık oranı ile bazı hava koşulları arasındaki ilişki üzerine çalışmalar

    Studies on the relationship between some weather conditions and di̇sease incidence of the olive leaf spot caused by spilocaea oleagina (cast.) hughes

    LÜTFÜ AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatBursa Uludağ Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİMMET TEZCAN

  4. Ege bölgesinde zeytin halkalı leke (Spilocaea oleagina (CAST.) HUGHES) hastalığının mücadelesinde elektrostatik ve geleneksel ilaçlama tekniklerinin etkililiklerinin belirlenmesi

    Comparison of efficacies of electrostatic and conventional spraying techniques in control of olive leaf spot disease (Spilocaea oleagina (CAST.) HUGHES) in the Aegean region

    HÜLYA GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    ZiraatEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECİP TOSUN

  5. Zeytinde Spilocaea olegina (Cast.) Hughes' nın neden olduğu halkalı leke hastalığına karşı bordo bulamacı ve serenada (Bacillus subtilis QST 713)' nın etkinliği üzerinde çalışmalar

    The studies on effectiveness of bordeaux mixture and serenada (Bacillus subtilis QST 713) agaınst olıve leaf spot caused by Spilocaea oleaginea ( Cast.) Hughes

    BURÇİN DİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatBursa Uludağ Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİMMET TEZCAN