Farklı lokasyonlarda yetişen yoncanın bazı fenotip özelliklerinin görüntü işleme yöntemi ile belirlenmesi

Yıl 2015, Cilt: 28 Sayı: 2, 67 - 70, 23.12.2015

Önder Kabaş Mehmet Öten

Öz

Bu çalışmada; ülkemizde en başta gelen yem bitkisi olarak yetiştirilen yoncanın uzunluk, genişlik ve izdüşümü alanları gibi bazı lineer boyut ve alan özelliklerinin görüntü işleme tekniğinden yararlanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırma Antalya sahil kuşağında     13 farklı lokasyonda doğal ortamda yetişen yonca genotipleri üzerinden ölçümler alınarak yapılmıştır. Ürünlerin uzunluk, genişlik ve izdüşümü alanlarının görüntü işleme tekniğine göre belirlenmesinde Adobe6.0 Photo Shop programı, AutoCAD ve Global Lab image programı kullanılmıştır. Çalışma sonucunda; elle ve görüntü işlemeyle yapılan ölçüm sonuçlar arasındaki korelasyon katsayısının yüksek olması nedeniyle yoncanın bazı fenotip özelliklerinin belirlenmesinde görüntü işleme tekniğinden başarı ile yararlanılabileceği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

İzdüşüm alanı, Fenotip özellikleri, Yonca, Görüntü işleme

Determination of some phenotypical attributes of alfalfa growing in different locations with image processing method

Öz

The objective of this study was to determine some linear dimension and area properties such as length, width and projected area of alfalfa that is the most important feed crop growing in Turkey by using image analysis technique. This research was made in alfalfa picked from thirteen locations in Antalya. To determine the length, width and projected area of alfalfa was used Adobe6.0 Photo Shop, AutoCAD and Global Lab image computer program by using image analysis technique. At the end of this study, it was found high correlation between results obtained manually and image analysis. As a result, it was determined that image analysis technique could be used for the determination of some phenotypical attributes of alfalfa.

Anahtar Kelimeler

Projection area, Phenotypical properties, Alfalfa, Image processing

Kaynakça

• Açıkgöz E (2001) Yem Bitkileri. Uludağ Univ Güçlendirme Vakfı Yayın No: 182, 41-66
• Ayata M, Yalçın M, Kirişci V (1997) Toprak-alet ilişkilerinin görüntü işleme sistemi ile incelenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 17. Ulusal Kongresi, Say: 267-274, Tokat
• Bacci L, Colucci B R, Novaro P (2002) Durum wheat quality evaluation software. Proceedings of The World Congress of Computers in Agriculture and Natural Resources, 49-55, Brazil.
• Kabas Ö, Özmerzi A (2010) “Balo” tipi dolmalık biberin bazı fiziksel özelliklerinin görüntü işleme yöntemiyle belirlenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 26. Ulusal Kongresi. Hatay.
• Keefe PD (1992) A dedicated wheat grain image analyzer. PlantVarieties and Seeds.5: 27-33.
• Liming X, Yanchao Z (2010) Automated strawberry grading system based on ımage processing. Computers and Electronics in Agriculture, 71:32-39.
• Neuman MR, Sapirstein HD, Shwedyk E, Bushuk W (1989) Wheat grain colour analysis by digital image processing. ıı. Wheat class discrimination. Journal of Cereal Science 10: 183-188.
• Rashidi M, Seyfi K, Gholami M (2007). Determination of kiwi fruit volume using image processing. Journal of Agricultural and Biological Science, 2(6):17-22
• Shrestha BP, Nagata M, Cao Q (2001) Study on image processing for quality estimation of strawberries. (Part 1). Detection of bruises on fruit by color ımage processing. Journal of Society of High Technology in Agriculture, 13(2):115-122
• Symons SJ, Schepdaeland LV, Dexter JE (2003) Measurement of hard vitreous kernels in Durum wheat by machinev ision. Cereal Chemistry 80(5): 511-517.
• Trooien TP, Heermann DF (1992) Measurement and simulation of potato leaf area using ımage processing. Model Development. Transactions of The ASAE 35(5): 1709-1712