Bazı sert çekirdekli meyvelerde görüntü işleme teknikleri kullanılarak yaprak delen (Wılsonomyces carpophılus lév.) hastalığının hasar düzeyinin belirlenmesi
Determining the damage level of leaf borer (Wilsonomyces carpophilus lév.) in some stone fruits using image processing techniques
Yazar: DERYA GÜVEN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET METİN ÖZGÜVEN ; PROF. DR. YUSUF YANAR
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Tarım, insanlığın yaşamını sürdürebilmesi için kritik öneme sahip bir sektördür ve ekonomi, beslenme ve çevre koruması gibi alanlarda büyük rol oynamaktadır. Ancak, bitki hastalıkları ve zararlıları, tarımsal üretimi olumsuz etkileyen önemli bir sorundur. Bu hastalıkların etkilerini azaltmak ve verimliliği artırmak için erken teşhis ve etkili müdahaleler gereklidir. Bu araştırmada, ülkemiz açısından önemli olan meyvelerde ürün kayıplarına neden olan yaprak delen (çil) hastalığının (Wilsonomyces carpophilus Lév.) görüntü işleme teknikleri kullanılarak hastalığın hasar düzeyinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda K-Means ve Gaussian Karışım Modelleri (GMM) kümele algoritmalarının birleşimi ile bir görüntü işleme algoritması geliştirilmiştir. Yaprak delen hastalığının belirtilerinin bulunduğu kayısı meyvesi ve yaprağı ile kiraz ve şeftali yapraklarından oluşan toplamda 200 görüntü içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Edinilen görüntüler, MATLAB programının Image Processing Toolbox modülü ve geliştirilen algoritma ile işlenmiştir. Daha sonra, görüntü işleme algoritmasından elde edilen sonuçlar uzman gözlemi ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, toplam 200 görüntü için genel sonuç, görüntü işleme yöntemiyle hastalık seviyelerini 2.86 RMSE ve Theil UII'si 0.1164 ile tahmin etmiştir. Verilerin normallik varsayımı için Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmış ve verilerin normal dağılım gösterdiği tespit edilmiştir (p>0.05). Görüntü işleme sonuçları ile uzman değerlendirmesi arasındaki regresyon katsayısı (R² = 0.986, p<0.01) ve Pearson korelasyon katsayısı (r = 0.993, p<0.01) olarak bulunmuştur. Çalışma sonucunda, geliştirilen görüntü işleme algoritmasının kayısı, kiraz ve şeftali meyvelerinde yaprak delen hastalığının teşhisinde uzman değerlendirmesi yerine başarıyla kullanılabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Agriculture is a critical sector for human survival and plays a major role in the economy, nutrition and environmental protection. However, plant diseases and pests are a major problem that negatively affect agricultural production. Early detection and effective interventions are necessary to reduce the effects of these diseases and increase productivity. In this study, it was aimed to determine the damage level of leaf borer (freckle) disease (Wilsonomyces carpophilus Lév.), which causes crop losses in fruits important for our country, by using image processing techniques. For this purpose, an image processing algorithm was developed by combining K-Means and Gaussian Mixture Models (GMM) clustering algorithms. A dataset containing 200 images of apricot fruit and leaves, cherry and peach leaves, and apricot fruit and leaves with symptoms of leaf borer disease was created. The acquired images were processed with the Image Processing Toolbox module of the MATLAB program and the developed algorithm. Then, the results obtained from the image processing algorithm were compared with expert observation. As a result of the comparison, the overall result for a total of 200 images was that the image processing method predicted the disease levels with an RMSE of 2.86 and Theil UII of 0.1164. The Kolmogorov-Smirnov test was used for the normality assumption of the data, and it was found that the data were normally distributed (p>0.05). The regression coefficient (R² = 0.986, p<0.01) and Pearson correlation coefficient (r = 0.993, p<0.01) between image processing results and expert opinion were found. As a result of the study, it was shown that the developed image processing algorithm can be successfully used instead of expert observation in the diagnosis of leaf borer disease in apricot, cherry and peach fruits.