Tez Açık Erişim
Güzel Mustafa
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.1/metadata.xsd"> <identifier identifierType="DOI">10.48623/aperta.252241</identifier> <creators> <creator> <creatorName>Güzel Mustafa</creatorName> <affiliation>Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi</affiliation> </creator> </creators> <titles> <title>Tokat Bölgesi̇ Buğday Üreti̇mi̇nde Bazi Yabanci Otlarin Deri̇n Öğrenme Yöntemi̇ İle Tespi̇t Edi̇lmesi̇</title> </titles> <publisher>Aperta</publisher> <publicationYear>2022</publicationYear> <subjects> <subject>Yabancı Ot Tespiti</subject> <subject>Derin Öğrenme</subject> <subject>Farklı Fenolojik Dönemler</subject> <subject>YOLOv5</subject> </subjects> <dates> <date dateType="Issued">2022-07-29</date> </dates> <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Thesis</resourceType> <alternateIdentifiers> <alternateIdentifier alternateIdentifierType="url">https://aperta.ulakbim.gov.tr/record/252241</alternateIdentifier> </alternateIdentifiers> <relatedIdentifiers> <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.48623/aperta.252240</relatedIdentifier> </relatedIdentifiers> <rightsList> <rights rightsURI="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives</rights> <rights rightsURI="info:eu-repo/semantics/openAccess">Open Access</rights> </rightsList> <descriptions> <description descriptionType="Abstract"><p>D&uuml;nya genelinde canlı n&uuml;fus artışının hızlanarak devam etmesi ve buna bağlı olarak y&uuml;kselen besin ihtiyacını karşılamak amacıyla &uuml;retilen &ouml;nemli tarımsal besin kaynaklarından birisi de buğday bitkisidir. Buğday &uuml;retiminde verim ve kalite d&uuml;ş&uuml;kl&uuml;ğ&uuml;ne sebep olan &ouml;nemli biyotik etmenlerin başında yabancı otların varlığı gelmektedir. Yabancı otlarla daha etkin bir m&uuml;cadele ger&ccedil;ekleştirmek, kullanılan herbisitlerin zararlı yanlarını ve maliyetini azaltmak i&ccedil;in yabancı otların yerlerini ve t&uuml;rlerini belirlemek gereklidir. Ancak bir uzman g&ouml;r&uuml;ş&uuml; ile bu denli hassas tespitlerin yapılabilmesi, yapay zeka algoritmalarının son d&ouml;nemde g&ouml;sterdiği başarı ile &ccedil;ok daha hızlı ve kolay olabilmektedir. Bu &ccedil;alışmada buğday &uuml;retim alanlarında &ouml;nemli kayıplara ve zehirlenmelere sebep olan yabani hardal (Sinapis arvensis L.), k&ouml;yg&ouml;&ccedil;&uuml;ren (Cirsium arvense (L.) Scop) ve tarla hazeranının (Consolida regalis Gray) derin &ouml;ğrenme y&ouml;ntemi ile tespit edilmesi sağlanmıştır. Her bir bitkinin tanımlama ve m&uuml;cadelesi i&ccedil;in faydalı olan 5 farklı fenolojik d&ouml;nemi (kotiledon yaprak d&ouml;nemi, 3-5 yapraklı d&ouml;nem, &ccedil;i&ccedil;eklenme &ouml;ncesi d&ouml;nem, &ccedil;i&ccedil;eklenme d&ouml;nemi ve meyve ve tohum bağlama d&ouml;nemi) ayrı sınıflandırmaya tabi tutularak 15 farklı sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Her sınıfa ait g&ouml;r&uuml;nt&uuml;lerdeki etiketlenen toplam 145 792 nesne ile YOLOv5 derin &ouml;ğrenme modeli kullanılmıştır. YOLOv5&rsquo;e ait t&uuml;m sinir ağları (Nano, Small, Medium, Large ve ExLarge) eğitime tabi tutularak, sinir ağlarının Doğruluk, Geri &Ccedil;ağırım, F-1 Puanı ve AUC performansları değerlendirilmiştir. Kullanılan sinir ağlarından en başarılı olan sinir ağı %98 ile YOLOv5s (small) olurken, t&uuml;m sinir ağları en y&uuml;ksek performanslarını KG2&rsquo;de (k&ouml;yg&ouml;&ccedil;&uuml;ren 3-5 yapraklı d&ouml;nem) g&ouml;stermiştir. Sinir ağlarının en d&uuml;ş&uuml;k performans g&ouml;sterdikleri grup ise en y&uuml;ksek oranla YOLOv5s (small) ile %45 iken en d&uuml;ş&uuml;k değer ise YOLOv5n (nano) ile %8 değeriyle TH5&rsquo;e (tarla hazeranı tohum bağlama d&ouml;nemi) ait olmuştur. Bu &ccedil;alışma, yabancı otların farklı fenolojik d&ouml;nemlerine g&ouml;re bilgisayar g&ouml;rmesi ile tespit edilebilmesi bakımından bir ilk olmuştur.</p></description> </descriptions> <fundingReferences> <fundingReference> <funderName>Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştirma Kurumu</funderName> <funderIdentifier funderIdentifierType="Crossref Funder ID">https://doi.org/10.13039/501100004410</funderIdentifier> <awardNumber>120O888</awardNumber> </fundingReference> </fundingReferences> </resource>
Tüm sürümler | Bu sürüm | |
---|---|---|
Görüntülenme | 378 | 378 |
İndirme | 468 | 468 |
Veri hacmi | 3.4 GB | 3.4 GB |
Tekil görüntülenme | 345 | 345 |
Tekil indirme | 423 | 423 |