Buğday üretiminde yabancı ot yoğunluğunun görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi
Determination of weed intensity in wheat production using image processing techniques
Yazar: ONUR AĞIN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ALPER TANER
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Ekmeklik buğday = Bread wheat ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Kimyasal mücadelede kullanılan tarımsal ilaçların insan sağlığı, çevre ve doğal
dengeyi olumsuz yönde etkilemeleri ve artan üretim maliyetleri nedeniyle hassas,
dikkatli, en az ilaç kaybına neden olacak şekilde ve gerektiği kadar uygulanması
oldukça önem arz etmektedir.
   Tarımda yabancı ot dağılımı gibi belirsiz, doğrusal olmayan ve karmaşık 
yapılara sıklıkla rastlanmaktadır. Bu olumsuzlukları giderebilmek amacıyla
bilgisayar destekli sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Yabancı ot tespitinin de
aralarında bulunduğu benzer durumların çözümlenmesinde kullanılan klasik
yazılımlar yetersiz kalırken, Yapay Sinir Ağları (YSA) gibi akıllı sistemler giderek
ön plana çıkmaktadırlar.
   Çalışmada, buğday ekili arazilerde geniş yapraklı yabancı ot yoğunluğunun
tespit edilmesi ve herbisit kullanımının azaltılmasına katkıda bulunulması
amaçlanmıştır. Bu amaçla araştırmada Görüntü İşleme Teknikleri kullanılmış ve
yabancı ot tespitine yönelik olarak YSA ve regresyon modelleri geliştirilmiştir.
   YSA modelinde, Görüntü İşleme Teknikleri ile elde edilen yabancı ot alanları
(GİTYOA) giriş ve yabancı otlara ait gerçek alanlar (GYOA) çıkış parametresi
olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada eğitim için 244 ve test için 18 veri olmak üzere
toplam 262 veri kullanılmıştır. YSA modelinde, Levenberg-Marquardt eğitim
algoritması tercih edilmiştir. Ağın yapısı 1-(9-5)-1 olacak şekilde, 1 giriş katmanı, 2
gizli katman ve 1 çıkış katmanı olarak dizayn edilmiş ve gizli katmanların nöron
sayıları 9-5 olarak belirlenmiştir. Ayrıca birinci gizli katmanda tansig, ikinci gizli
katmanda logsig, çıkış katmanında ise purelin transfer fonksiyonları kullanılmıştır.
   YSA ve Regresyon modelleri değerlendirildiğinde, YSA modelinin R2
değeri %99, uyuşma derecesi (U2) 0.000436, Regresyon modelinin ise R2 değeri 
%95,uyuşma derecesi(U2) 0.008431 olarak bulunmuştur.

Abstract:
It is of great importance to apply plant protection chemicals at the minimum required
rates because of their negative impacts on human health, environment and the
balance in nature and of increasing production costs due to excessive chemical
application.
   In agriculture, there are undetermined, complex and nonlinear structures such
as weed distribution. In order to eliminate this negativeness, there is a need for
computer supported systems being able to sense the weed distribution in wheat
grown fields. As conventional software products used in these systems are
insufficient, intelligent systems such as Artificial Neural Networks are increasingly
gaining importance.
   In this study, it is aimed at determining the broad-leaved weed intensity in
wheat grown fields and contributing to reduce herbicide use. Artificial Neural
Network and regression models were developed for this purpose, using Image
Processing Techniques.
   In the Artificial Neural Network model, weed areas obtained by Image
Processing Techniques were considered as input parameter; and real areas belonging
to weeds as output parameter. In the study, a total of 262 data were used, of which
244 data were for training and 18 for test. In the Artificial Neural Network model,
the Levenberg-Marquardt training algorithm was preferred. The structure of the
network in the Artificial Neural Network model was designed so as to be 1-(9-5)-1
and to have 1 input layer, 2 hidden layers and 1 output layer; and the number of
neurons of the hidden layers were determined to be 9-5. In the structure of the
network developed, the following transfer functions were used: tansig at the first
hidden layer, logsig at the second hidden layer, and purelin at the output layer.
   The R2value of %99 and goodness of fit of (U2) 0.000436 were found for the 
Artificial Neural Network model; the R2value of %95 and goodness of fit of (U2) 
0.008431 were found for the Regression model.