Seralarda yetiştiriciliği yapılan domates bitkisinde görülen domates bakteriyel benek hastalığı (Pseudomonas syringae pv. tomato)'nın görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi
Determination of tomato bacterial spot disease (Pseudomonas syringae pv. tomato) on tomato plant grown in greenhouses using image processing techniques
Yazar: İSMAİL ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. BAHADIR DEMİREL ; DOÇ. DR. SÜMER HORUZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Domatesin kalite ve verimliliği, yetiştirme sürecinde dikkatli izleme ve doğru müdahalelerin zamanında yapılmasına bağlıdır. Bu çalışmada, Pseudomonas syringae pv. tomato'nun (Pst) neden olduğu domateste bakteriyel leke hastalığının yaprakta oluşturduğu nekrozların düzeyinin görüntü işleme teknikleri kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Serada yürütülen denemelerde sırık çeşit domates fideleri kullanılmıştır. Patojen bakteri, domates fidelerinin yapraklarına püskürtüldükten sonra yapraklarda kloroz ve nekroz gibi tipik hastalık belirtileri gözlenene kadar 20-24°C ve %70-80 nemde tutulmuştur. Görüntü işleme ve bilgisayarla görme görevlerini yerine getirebilen Python kütüphanesi olan OpenCV kullanılarak hastalığın ilk teşhisi yapılmıştır. Yaprak görüntülerinin incelenmesi sonucunda elde edilen verilere göre, hastalık yüzdesi ve gözlem aralıkları belirlenmiştir. Skala 0'da hastalık yüzdesi %0.00, Skala 1'de %8.64, Skala 2'de %24.94, Skala 3'te %27.78, Skala 4'te %62.97, Skala 5'te ise %89.69 olarak tespit edilmiştir. Hastalık tespit oranının artmasıyla doğruluk oranının yüksekliği paralelinde standart sapmanın azaldığı belirlenmiştir. Skala 1'de 0.02695 olan standart sapma, Skala 5'te 0.02131'e düşmüştür. Kullanılan algoritmalar, hastalık şiddeti arttıkça bakteriyel lekeleri daha doğru bir şekilde tespit etmiş ve bu süreçte standart hata azalmıştır. Sera ortamında yapılan araştırmanın sonuçları, benzer ortamlarda uygulandığında, hastalıkların erken teşhis edilmesine olanak sağlayarak ürün kaybını azaltabileceğini göstermiştir
Anahtar Kelimeler: Python, OpenCV kütüphanesi, Görüntü İşleme, Domates, Bakteriyel Benek Hastalığı

Abstract:
The quality and productivity of tomato depends on careful monitoring and timely interventions during the growing process. The aim of this study was to determine the level of leaf necrosis caused by bacterial spot disease of tomato caused by Pseudomonas syringae pv. tomato (Pst) using image processing techniques. Pole variety tomato seedlings were used in the greenhouse experiments. After the pathogenic bacteria were sprayed on the leaves of tomato seedlings, they were kept at 20-24°C and 70-80% humidity until typical disease symptoms such as chlorosis and necrosis were observed on the leaves. The initial diagnosis of the disease was made using OpenCV, a Python library that can perform image processing and computer vision tasks. According to the data obtained as a result of examining the leaf images, the disease percentage and observation intervals were determined. The disease percentage was 0.00% in Scale 0, 8.64% in Scale 1, 24.94% in Scale 2, 27.78% in Scale 3, 62.97% in Scale 4 and 89.69% in Scale 5. As the disease detection rate increased, the standard deviation decreased in parallel with the increase in the accuracy rate. The standard deviation decreased from 0.02695 at Scale 1 to 0.02131 at Scale 5. The standard error decreased as the algorithms used detected bacterial stains that increased with disease severity. The results of the research conducted in the greenhouse environment have shown that when applied in similar environments, it can allow for the early diagnosis of diseases, thereby reducing product loss.
Keywords: Python, The OpenCV library, Image Processing, Tomato, Bacterial Speck Disease