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
Yazar: ALPER ONRAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCAN KAPLAN BERKAYA
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

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.

Abstract:
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.