| Tez Türü | Yüksek Lisans |
| Ülke | Türkiye |
| Üniversite | Gaziosmanpaşa Üniversitesi |
| Enstitü | Fen Bilimleri Enstitüsü |
| Anabilim Dalı | Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı |
| Tez Onay Yılı | 2013 |
| Öğrenci Adı ve Soyadı | Onur CÖMERT |
| Tez Danışmanı | YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM ; YRD. DOÇ. DR. UMUT ORHAN |
| Türkçe Özet | Bu çalışmada görüntü işleme teknikleri kullanılarak elma ağaçlarında rekolte tahmini yapılmıştır. Materyal olarak hem Türkiye hem de dünya elma üretiminde önemli yere sahip Red Chief elma türü seçilmiştir. Görüntü verisi, içerisinde Red Chief elma ağaçlarının da yer aldığı Tokat Kazova?da bulunan bir meyve bahçesinden toplanmıştır. Çalışmada kullanılan elma ağacı görüntüleri, yüksek çözünürlüklü bir kamera vasıtasıyla elde edilmiştir. Çeşitli görüntü işleme tekniklerinden yararlanılarak renk tabanlı bir bölütleme yazılımı geliştirilmiştir. Yazılımın geliştirilmesi aşamasında RGB, CIE Lab, HSV ve CIE Luv renk uzaylarına taşınan görüntü verisi üzerinde deneyler yapılmıştır. Öznitelik olarak seçilen görünür elma alanları verisi ile doğrusal regresyon, ÇKA, RBF ve Elman sinir ağı modeli kullanılarak tahminleme yapılmıştır. CIE Luv renk uzayında yapılan bölütleme işlemi ile elde edilen özellikler, ÇKA sinir ağı modeline verilerek tahminleme yapılmış, OKHK değeri 4,36 kg olarak bulunmuştur. Ortalama elma rekoltesi 58,37 kg iken 4,36 kg gibi düşük bir hata oranı ile Red Chief elmasının rekoltesi tahmin edilebilmiştir.Anahtar Kelimeler: Hassas tarım, red chief elma, rekolte tahmini, sayısal görüntü işleme. |
| İlgilizce Özet | In this study, the harvest for apple trees was estimated by using the image processing techniques. The Red Chief apple that has an important place in apple production of both Turkey and the world was chosen as the material. The image data was collected from an orchard in which there are Red Chief apple trees in Tokat Kazova. The apple tree images used in the study were obtained with a high resolution camera. A color-based segmentation software was developed by making use of various image processing techniques. During the process of developing software, experiments were carried out on the image data having been transmitted to color spaces of RGB, CIE Lab, HSV, and CIE Luv. Estimation was carried out by using visible apple fields data that was chosen as a feature and linear regression, ÇKA, RBF, and Elman neural network model. The features obtained with the segmentation process that was carried out on CIE Luv color space was given to the CKA neural network model, so that estimation was carried out and OKHK value was found to be 4.36 kg. While the average apple harvest is 58,37, Red Chief apple harvest could be estimated with a low error rate of 4,36.Keywords: Digital image processing, harvest estimation, Precision agriculture, red chief apple. |