Yapay sinir ağları ile süne zararlısının buğday danesi üzerindeki etkilerinin belirlenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorTurhal , Çiğdem Ümit
dc.contributor.authorTurhal , Kutalmış
dc.date.accessioned2019-06-25T13:49:16Z
dc.date.available2019-06-25T13:49:16Z
dc.date.issued2014
dc.departmentTrakya Üniversitesien_US
dc.description.abstractBuğday Türkiye için olduğu kadar dünyadaki pek çok ülke için de stratejik bir üründür ve süne zararlısı ise buğday üretiminde temel bir sıkıntıdır. Süne zararlısı, buğdayı bitkisel büyüme, baş verme ve olgunluk dönemlerinde negatif olarak etkiler. Bu etki, buğday danesi üzerinde verim kaybı ve kalitede düşüş olmak üzere iki çeşit hasar meydana getirir. Bu kalite düşüşü de insan beslenmesinde temel gıda maddesi olan buğdaydan üretilen pek çok üründe üretim kayıplarına sebep olmak-tadır. Bu durumu ortadan kaldırabilmek için buğday daneleri işlenmeden önce süne hasarlı olanların hasarlı olmayanlardan ayrılması gerekmektedir. Bu ise Türkiye'de uzmanlar tarafından gerçekleştirilmektedir. Ancak bu hasar kimi zaman çok be-lirgin ve gözle anlaşılabiliyorken kimi zaman anlaşılamayacak şekilde olabilir. Bu durumda hasarlı buğday danelerini hasar-sızlar arasından gözle tespit edebilmek mümkün olmayabilir. Sunulan çalışmada buğday danesi üzerindeki süne zararlısının oluşturduğu hasarı tespit etmek amacıyla Yapay Sinir Ağlarına (YSA) dayalı otomatik bir görüntü tanıma sistemi sunulmak-tadır.en_US
dc.description.abstractWheat is a very strategic crop for Turkey as well as many other countries and sunn pest is a major constraint to the production of wheat. Sunn pest negatively a?ects wheat crops during their vegetative growth, heading and maturity stages. This effect causes two types of damage on wheat grain by leading to wheat yield loss and grain quality decrease. The decrease in the quality leads in turn to production losses in many products which depends on wheat. Wheat crops therefore should be examined before the production processes in order to separate the sunn pest affected ones from non-affected ones. Such a discrimination task in Turkey is performed by experts. However, the damage can sometimes be visible but also sometimes it migth be hard to notice the damage. So, the damaged grains may not be distinguished among undamaged ones with simple eye observation. In this study, an automatic system which uses Artificial Neural Networks (ANN) to determine the wheat grains damaged by sunn pest is proposeden_US
dc.identifier.citationTurhal, Ü , Turhal, K . (2015).Determinination of efects of sunn pest on wheat grain by artificial neural networks . Trakya University Journal of Natural Sciences, 15 (1), 25-30. Retrieved from http://dergipark.org.tr/trkjnat/issue/25382/267873en_US
dc.identifier.endpage30en_US
dc.identifier.issn2528-9691
dc.identifier.issn2147-0294
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage25en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/4220
dc.identifier.volume15en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.ispartofTrakya University Journal of Natural Sciencesen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz20240608_ID_Qen_US
dc.subjectSüneen_US
dc.subjectBuğdayen_US
dc.subjectWheaten_US
dc.subjectArtificial Neural Networksen_US
dc.subjectSunn Pesten_US
dc.subjectYapay Sinir Ağları (YSA)en_US
dc.titleYapay sinir ağları ile süne zararlısının buğday danesi üzerindeki etkilerinin belirlenmesien_US
dc.title.alternativeDeterminination of efects of sunn pest on wheat grain by artificial neural networksen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
YAPAY S__N__R A__LARI __LE S__NE ZARARLISININ BU__DAY DANES__ __ZER__NDEK__ ETK__LER__N__N BEL__RLENMES__[#267873]-234498.pdf
Boyut:
391.26 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin // Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Trakya University Journal of Natural Sciences
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu