| Yazarlar (2) |
Metin Aydoğdu
Türkiye |
Doç. Dr. Kadir AKAN
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Bu çalışma, ekmeklik (Bayraktar 2000, Demir 2000, Eser ve Kenanbey) ve makarnalık (Çeşit-1252, Eminbey, Kızıltan 91 ve Mirzabey 2000) buğday çeşitlerini kontrollü epidemi koşullarında farklı spor dozlarına (%0, %25, %50 ve %100) tabi tutarak farklı fenolojik dönemlerde sarı pas şiddetini değerlendirmeyi amaçlanmıştır. Araştırma 2018-2019 yetiştirme sezonunda Yenimahalle, Ankara, Türkiye'de yürütülmüştür. Çalışmada, kardeşlenmeden sapa kalkmaya kadar olan dönemde farklı spor dozu uygulamalarında el spektroradyometresi kullanılarak elde edilen yansıma değerleri ile test materyallerinin farklı fenolojik gelişim dönemlerinde sarı pas şiddetindeki morfolojik değişimler belirlenmiştir. Elde edilen bu yansıma değerleri matematiksel formüllerle ifade edilen vejetasyon indisi değerlerine dönüştürülerek verim tahminlerinin belirlenmesinde kullanılabilir hale getirilmiştir. Elde edilen sonuçlar dikkate alındığında, Kenanbey çeşidi (15 Haziran 2019, Feekes 10.5.4) hariç, tüm ekmeklik çeşitler için özellikle erken çiçeklenme döneminde (25 Mayıs 2019, Feekes 10.5.1) hesaplanan spektral indekslerin verim tahmininde etkili olduğu belirlenmiştir. Tüm ekmeklik ve makarnalık çeşitlerde verimi tahmin etmek için belirlenen tüm indeksleri içeren ve çiçeklenme başlangıcı olan 25 Mayıs 2019 (Feekes 10.5.1) tarihli spektral bant bölgesinin etkili olduğu tespit edilmiştir. Tane verimi tahmininde erken çiçeklenme başlangıç döneminden (Feekes 10.5.1) başlayarak tane bağlama dönemi (Feekes 10.5.3) ve süt olum dönemine (Feekes 10.5.4) doğru spektral indekslerin korelasyon değerlerinde azalma olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bu indeks değerleri ile verim değerleri arasındaki korelasyonlar incelendiğinde öne çıkan fenolojik dönemler ve bu dönemlere ilişkin yüksek korelasyona sahip indekslerinin hesaplanabildiği belirlenmiştir. Günümüzde artık geleneksel hastalık takip yöntemlerinin yerine optik sensör teknolojisinin kullanımı ile verim tahmininde multispektral ve hiperspektral kameraların üzerinde yer aldığı insansız hava araçları ile alınan görüntülerin yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak yersel verilerle doğrulanması sonucu erken dönemde hızlı ve doğru bir şekilde verim tahminine yönelik yeni yaklaşımların geliştirilmesinin yolu açılmıştır. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü |
Özgün Makale
|
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi (Online) |
| Dergi ISSN | 2651-4044 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 10-2023 |
| Cilt No | 37 |
| Sayı | 2 |
| Sayfalar | 401 / 423 |
| Doi Numarası | 10.20479/bursauludagziraat.1245805 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.20479/bursauludagziraat.1245805 |
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 1 |
