DoctorateOpen Access

İnsansız hava araçlarından elde edilen çok bantlı görüntüler yardımı ile ayçiçeği bitkilerinde ürün rekolte tahmini

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Ömer Mutluoğlu ; Doç. Dr. Önder Gürsoy

Abstract (TR)

Ayçiçeği verimi, hava, yükseklik, tohum çeşidi, bitki yoğunluğu, mevcut su, besin maddeleri ve ekim tarihine bağlı olarak mekânsal ve zamansal olarak değişir. Bunlar ürün verimini etkileyen ana faktörlerdir. İnsansız hava araçları (İHA) sayesinde zamansal çözünürlük kullanıcının isteğine, mekânsal çözünürlük ise kullanılan algılayıcının yeteneğine ve uçuş yüksekliğine göre ayarlanabilmektedir. Bu çalışmada, lineer regresyon modeli kullanılarak verim tahmini yapabilmek için çok bantlı kamera görüntüleri kullanılarak üretilen vejetasyon indeksleri kullanılmıştır. Yeşil, kırmızı, kırmızı kenar, yakın kızılötesi bantlar kullanılarak NDVI (Normalize edilmiş fark vejetasyon indeksi), MCARI (Ayarlanmış Klorofil Absorpsiyon Yansıma İndeksi), SAVI (Toprak Uyarlanmış Bitki Örtüsü İndeksi), CIRE (Klorofil İndeks Kırmızı Kenar), LCI (Yaprak Klorofil İndeksi) ve GNDVI (Yeşil Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi) indeksleri oluşturulmuştur ve indekslerden elde edilen değerler çalışma sahasında yapılan beş farklı tarihli İHA uçuşu ile elde edilmiştir. Bant değerleri doğruluğu spektroradyometre ile yapılan yer ölçümleri ile kıyaslanarak korelasyon analizi yapılmıştır. İHA ve Spektroradyometre bant değerleri arasında yüksek ve orta pozitif yönlü ilişki görülmektedir. Bitki indekslerinden NDVI'ya ait olan R-5 evresi NDVI4 indeks değeri kullanılarak oluşturulan regresyon modelinde, 1. test alanında 336.72 kg, 2. test alanında 381.77 kg ve 3. test alanında 400.62 kg verim değerli elde edilmiştir.

Author

Dr. Alperen Erdoğan

How to Cite

Alperen Erdoğan (Doktora Tezi). İnsansız hava araçlarından elde edilen çok bantlı görüntüler yardımı ile ayçiçeği bitkilerinde ürün rekolte tahmini, 2024, Konya Technical University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Konya Technical University