Pamuk gelişimi ve veriminin insansız hava aracı verileri ile analiz edilmesi
Analyzing cotton development and yield with unmanned aerial vehicle data
Yazar: VEYSEL YILDIZ
Danışman: PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Ürün veriminin hasattan önce, özellikle erken büyüme aşamalarında tahmin edilmesi, çiftçiler ve araştırmacılar için tarla yönetimini optimize etmek ve ürün performansını değerlendirmek açısından önemlidir. Geleneksel yöntemlerle verim tahmini, maliyetli ve zaman alıcı olmasının yanında geniş alanlar için oldukça zordur. Bilgisayar, uzay ve bilgi teknolojilerinde gelişmeler, herhangi bir ölçekte hızlı veri sağlama ve işlemeyi mümkün kılmıştır. İnsansız hava araçları (İHA), yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama için benzersiz bir platform sağlamakta ve ürün verimini uygun maliyetle ve kısa sürede tahmin etmek için kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, multispektral kameralarla donatılmış bir İHA tabanlı uzaktan algılama sistemi ile elde edilen verilerden hesaplanan Normalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI) kullanılarak pamuk veriminin analiz edilmesi hedeflenmiştir. Çalışma, Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi deneme alanında her biri 360 m2 olan 27 parselden oluşan bir tarlada gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, pamuk olgunlaşma döneminde NDVI, klorofil ölçüm (SPAD) verileri, pamuk verimi ve bitki büyüme ölçümlerinden (bitki boyu, bitki yaş ve kuru ağırlığı, koza sayısı ve koza ağırlığı) elde edilen veriler korelasyon analizi ile ilişkileri tespit edilmiştir. Bitki gelişim parameterleri arasında güçlü, SPAD ile bitki ölçümleri arasında orta düzeyde, NDVI ile verim ve SPAD haricindeki diğer parametrelerle zayıf, verim ile diğer tüm parametrelerle ise zayıf negatif korelasyon tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, pamukta tek dönemde (olgunlaşma dönemi) alınan verilerin hasat öncesi verim tahmininde etkili olmadığını göstermektedir.

Abstract:
Predicting crop yield accurately, especially during early growth stages before harvest, is important for optimizing field management and evaluating crop performance for farmers and researchers. Traditional methods are costly, time-consuming, and relatively challenging to control over a wide area. With the advancement of modern science and technology, particularly computer technology, space technology, and information technology, society has entered the age of information where agricultural production challenges are increasingly being addressed with modern high technology. Remote sensing can provide rapid coverage and data acquisition over any scale of area. Unmanned aerial vehicles (UAVs) provide a unique platform for high-resolution remote sensing, and UAV-based remote sensing systems can be used to predict crop yield cost-effectively. In this study, the analysis of cotton plant yield using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from an unmanned aerial vehicle (UAV) based remote sensing system equipped with multispectral cameras is aimed. The study is based on determining the correlations of data obtained from NDVI, chlorophyll measurement (SPAD) data, cotton yield and plant growth measurements (plant height, plant fresh and dry weight, number of bolls, cocoon weight) during the cotton ripening period. At the end of the study; A strong relationship was found between plant measurements, a moderate relationship between SPAD and plant measurements, a weak relationship between NDVI and other parameters except yield and SPAD, and a weak and negative relationship between yield and all other parameters. It seems that the findings indicate that data obtained from a single period (maturation period) in cotton is not effective in predicting pre-harvest yield.