TY  - JOUR
T1  - YAPAY SYNYR A?LARI (YSA) YÖNTEMY YLE TOPRAK SICAKLI?I TAHMYNY
TT  - ESTIMATION OF SOIL TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) METHOD
AU  - Akkurt, İskender
AU  - Günoglu, Kadir
AU  - Mavi, Betül
PY  - 2011
DA  - March
DO  - 10.12739/10.12739
JF  - Technological Applied Sciences
JO  - NWSA
PB  - E-Journal of New World Sciences Academy
WT  - DergiPark
SN  - 1308-7223
SP  - 30
EP  - 36
VL  - 6
IS  - 2
LA  - tr
AB  - Toprak sycakly?ynyn bilinmesi özellikle tarymsal anlamda önemlidir. Özellikle sulu tarymyn olmady?y alanlarda bir sonraki yyl için kuraklyk vb öngörüler için bu daha da önem kazanmaktadyr. Yapay Sinir A?lary (YSA) metodu bu anlamda kullanylabilecek önemli bir yöntemdir. Bu çaly?mada, Denizli ili toprak sycakly?y tahmini, aylyk ortalama sycaklyk, toprak üstü sycaklyk, nem,  güne?lenme süresi, aylyk ortalama basynç de?erleri kullanylarak 2006-2007 yyly 10 cm derinlik için yapay sinir a?lary ile tahmin edilmi?tir. Elde edilen sonuçlar meteorolojik verilerle kar?yla?tyrylmy?tyr.
KW  - Yapay Sinir A?lary
KW  - Toprak sycakly?y
KW  - Denizli
KW  - Meteorolojik veri
KW  - Sycaklyk
KW  - 
N2  - It is important to know soil temperature especially for agricultural field. The field where water agriculture is impossible, the temperature should be estimated for drought in the coming year. Artificial Neural Network (ANN) is an useful method fort his purposes. In this paper the prediction of soil temperature at 10 cm depth has been predicted using monthly average temperature, soil surface temperature, humidity, solar time, monthly average press fort he period of 2006-2007. The obtained results have been compared with the meteorological data.
UR  - https://doi.org/10.12739/10.12739
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/187344
ER  -