Tez Açık Erişim

TOKAT BÖLGESİ BUĞDAY ÜRETİMİNDE BAZI YABANCI OTLARIN DERİN ÖĞRENME YÖNTEMİ İLE TESPİT EDİLMESİ

Güzel Mustafa


Citation Style Language JSON

{
  "URL": "https://aperta.ulakbim.gov.tr/record/252241", 
  "abstract": "<p>D&uuml;nya genelinde canl\u0131 n&uuml;fus art\u0131\u015f\u0131n\u0131n h\u0131zlanarak devam etmesi ve buna ba\u011fl\u0131 olarak y&uuml;kselen besin ihtiyac\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamak amac\u0131yla &uuml;retilen &ouml;nemli tar\u0131msal besin kaynaklar\u0131ndan birisi de bu\u011fday bitkisidir. Bu\u011fday &uuml;retiminde verim ve kalite d&uuml;\u015f&uuml;kl&uuml;\u011f&uuml;ne sebep olan &ouml;nemli biyotik etmenlerin ba\u015f\u0131nda yabanc\u0131 otlar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131 gelmektedir. Yabanc\u0131 otlarla daha etkin bir m&uuml;cadele ger&ccedil;ekle\u015ftirmek, kullan\u0131lan herbisitlerin zararl\u0131 yanlar\u0131n\u0131 ve maliyetini azaltmak i&ccedil;in yabanc\u0131 otlar\u0131n yerlerini ve t&uuml;rlerini belirlemek gereklidir. Ancak bir uzman g&ouml;r&uuml;\u015f&uuml; ile bu denli hassas tespitlerin yap\u0131labilmesi, yapay zeka algoritmalar\u0131n\u0131n son d&ouml;nemde g&ouml;sterdi\u011fi ba\u015far\u0131 ile &ccedil;ok daha h\u0131zl\u0131 ve kolay olabilmektedir. Bu &ccedil;al\u0131\u015fmada bu\u011fday &uuml;retim alanlar\u0131nda &ouml;nemli kay\u0131plara ve zehirlenmelere sebep olan yabani hardal (Sinapis arvensis L.), k&ouml;yg&ouml;&ccedil;&uuml;ren (Cirsium arvense (L.) Scop) ve tarla hazeran\u0131n\u0131n (Consolida regalis Gray) derin &ouml;\u011frenme y&ouml;ntemi ile tespit edilmesi sa\u011flanm\u0131\u015ft\u0131r. Her bir bitkinin tan\u0131mlama ve m&uuml;cadelesi i&ccedil;in faydal\u0131 olan 5 farkl\u0131 fenolojik d&ouml;nemi (kotiledon yaprak d&ouml;nemi, 3-5 yaprakl\u0131 d&ouml;nem, &ccedil;i&ccedil;eklenme &ouml;ncesi d&ouml;nem, &ccedil;i&ccedil;eklenme d&ouml;nemi ve meyve ve tohum ba\u011flama d&ouml;nemi) ayr\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rmaya tabi tutularak 15 farkl\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u015flemi yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Her s\u0131n\u0131fa ait g&ouml;r&uuml;nt&uuml;lerdeki etiketlenen toplam 145 792 nesne ile YOLOv5 derin &ouml;\u011frenme modeli kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. YOLOv5&rsquo;e ait t&uuml;m sinir a\u011flar\u0131 (Nano, Small, Medium, Large ve ExLarge) e\u011fitime tabi tutularak, sinir a\u011flar\u0131n\u0131n Do\u011fruluk, Geri &Ccedil;a\u011f\u0131r\u0131m, F-1 Puan\u0131 ve AUC performanslar\u0131 de\u011ferlendirilmi\u015ftir. Kullan\u0131lan sinir a\u011flar\u0131ndan en ba\u015far\u0131l\u0131 olan sinir a\u011f\u0131 %98 ile YOLOv5s (small) olurken, t&uuml;m sinir a\u011flar\u0131 en y&uuml;ksek performanslar\u0131n\u0131 KG2&rsquo;de (k&ouml;yg&ouml;&ccedil;&uuml;ren 3-5 yaprakl\u0131 d&ouml;nem) g&ouml;stermi\u015ftir. Sinir a\u011flar\u0131n\u0131n en d&uuml;\u015f&uuml;k performans g&ouml;sterdikleri grup ise en y&uuml;ksek oranla YOLOv5s (small) ile %45 iken en d&uuml;\u015f&uuml;k de\u011fer ise YOLOv5n (nano) ile %8 de\u011feriyle TH5&rsquo;e (tarla hazeran\u0131 tohum ba\u011flama d&ouml;nemi) ait olmu\u015ftur. Bu &ccedil;al\u0131\u015fma, yabanc\u0131 otlar\u0131n farkl\u0131 fenolojik d&ouml;nemlerine g&ouml;re bilgisayar g&ouml;rmesi ile tespit edilebilmesi bak\u0131m\u0131ndan bir ilk olmu\u015ftur.</p>", 
  "author": [
    {
      "family": "G\u00fczel Mustafa"
    }
  ], 
  "id": "252241", 
  "issued": {
    "date-parts": [
      [
        2022, 
        7, 
        29
      ]
    ]
  }, 
  "language": "tsm", 
  "title": "TOKAT B\u00d6LGES\u0130 BU\u011eDAY \u00dcRET\u0130M\u0130NDE BAZI YABANCI OTLARIN DER\u0130N \u00d6\u011eRENME Y\u00d6NTEM\u0130 \u0130LE TESP\u0130T ED\u0130LMES\u0130", 
  "type": "thesis"
}
261
332
görüntülenme
indirilme
Tüm sürümler Bu sürüm
Görüntülenme 261261
İndirme 332332
Veri hacmi 2.4 GB2.4 GB
Tekil görüntülenme 239239
Tekil indirme 296296

Alıntı yap