29 Temmuz 2022 Tez Açık Erişim

Güzel Mustafa

MARC21 XML

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">
  <leader>00000nam##2200000uu#4500</leader>
  <datafield tag="540" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="u">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</subfield>
    <subfield code="a">Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Yabancı Ot Tespiti</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Derin Öğrenme</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Farklı Fenolojik Dönemler</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="653" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">YOLOv5</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="909" ind1="C" ind2="O">
    <subfield code="o">oai:aperta.ulakbim.gov.tr:252241</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="041" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">tsm</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">&lt;p&gt;D&amp;uuml;nya genelinde canlı n&amp;uuml;fus artışının hızlanarak devam etmesi ve buna bağlı olarak y&amp;uuml;kselen besin ihtiyacını karşılamak amacıyla &amp;uuml;retilen &amp;ouml;nemli tarımsal besin kaynaklarından birisi de buğday bitkisidir. Buğday &amp;uuml;retiminde verim ve kalite d&amp;uuml;ş&amp;uuml;kl&amp;uuml;ğ&amp;uuml;ne sebep olan &amp;ouml;nemli biyotik etmenlerin başında yabancı otların varlığı gelmektedir. Yabancı otlarla daha etkin bir m&amp;uuml;cadele ger&amp;ccedil;ekleştirmek, kullanılan herbisitlerin zararlı yanlarını ve maliyetini azaltmak i&amp;ccedil;in yabancı otların yerlerini ve t&amp;uuml;rlerini belirlemek gereklidir. Ancak bir uzman g&amp;ouml;r&amp;uuml;ş&amp;uuml; ile bu denli hassas tespitlerin yapılabilmesi, yapay zeka algoritmalarının son d&amp;ouml;nemde g&amp;ouml;sterdiği başarı ile &amp;ccedil;ok daha hızlı ve kolay olabilmektedir. Bu &amp;ccedil;alışmada buğday &amp;uuml;retim alanlarında &amp;ouml;nemli kayıplara ve zehirlenmelere sebep olan yabani hardal (Sinapis arvensis L.), k&amp;ouml;yg&amp;ouml;&amp;ccedil;&amp;uuml;ren (Cirsium arvense (L.) Scop) ve tarla hazeranının (Consolida regalis Gray) derin &amp;ouml;ğrenme y&amp;ouml;ntemi ile tespit edilmesi sağlanmıştır. Her bir bitkinin tanımlama ve m&amp;uuml;cadelesi i&amp;ccedil;in faydalı olan 5 farklı fenolojik d&amp;ouml;nemi (kotiledon yaprak d&amp;ouml;nemi, 3-5 yapraklı d&amp;ouml;nem, &amp;ccedil;i&amp;ccedil;eklenme &amp;ouml;ncesi d&amp;ouml;nem, &amp;ccedil;i&amp;ccedil;eklenme d&amp;ouml;nemi ve meyve ve tohum bağlama d&amp;ouml;nemi) ayrı sınıflandırmaya tabi tutularak 15 farklı sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Her sınıfa ait g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;lerdeki etiketlenen toplam 145 792 nesne ile YOLOv5 derin &amp;ouml;ğrenme modeli kullanılmıştır. YOLOv5&amp;rsquo;e ait t&amp;uuml;m sinir ağları (Nano, Small, Medium, Large ve ExLarge) eğitime tabi tutularak, sinir ağlarının Doğruluk, Geri &amp;Ccedil;ağırım, F-1 Puanı ve AUC performansları değerlendirilmiştir. Kullanılan sinir ağlarından en başarılı olan sinir ağı %98 ile YOLOv5s (small) olurken, t&amp;uuml;m sinir ağları en y&amp;uuml;ksek performanslarını KG2&amp;rsquo;de (k&amp;ouml;yg&amp;ouml;&amp;ccedil;&amp;uuml;ren 3-5 yapraklı d&amp;ouml;nem) g&amp;ouml;stermiştir. Sinir ağlarının en d&amp;uuml;ş&amp;uuml;k performans g&amp;ouml;sterdikleri grup ise en y&amp;uuml;ksek oranla YOLOv5s (small) ile %45 iken en d&amp;uuml;ş&amp;uuml;k değer ise YOLOv5n (nano) ile %8 değeriyle TH5&amp;rsquo;e (tarla hazeranı tohum bağlama d&amp;ouml;nemi) ait olmuştur. Bu &amp;ccedil;alışma, yabancı otların farklı fenolojik d&amp;ouml;nemlerine g&amp;ouml;re bilgisayar g&amp;ouml;rmesi ile tespit edilebilmesi bakımından bir ilk olmuştur.&lt;/p&gt;</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1="1" ind2="7">
    <subfield code="a">cc-by</subfield>
    <subfield code="2">opendefinition.org</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="773" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">10.48623/aperta.252240</subfield>
    <subfield code="i">isVersionOf</subfield>
    <subfield code="n">doi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">2022-07-29</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="024" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">10.48623/aperta.252241</subfield>
    <subfield code="2">doi</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="001">252241</controlfield>
  <datafield tag="100" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Güzel Mustafa</subfield>
    <subfield code="u">Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1="4" ind2=" ">
    <subfield code="u">https://aperta.ulakbim.gov.trrecord/252241/files/Mustafa Tez.pdf</subfield>
    <subfield code="s">7239796</subfield>
    <subfield code="z">md5:76f73bc7a422a588f32c9119e8e70a9b</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="005">20230128093818.0</controlfield>
  <datafield tag="980" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">publication</subfield>
    <subfield code="b">thesis</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">TOKAT BÖLGESİ BUĞDAY ÜRETİMİNDE BAZI YABANCI OTLARIN DERİN ÖĞRENME YÖNTEMİ İLE TESPİT EDİLMESİ</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="542" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="l">open</subfield>
  </datafield>
</record>