Hassas İlaçlama için Alansal Yabancı Ot Dağılımının Belirlenmesi

Abstract

Yabancı otlar, hayatta kalmaları ve yeniden üremeleri ve tekrar arazi üzerindeki dağılımları değişken olduğu için arazi üzerinde tekrar tekrar kümeler halinde ortaya çıkabilmektedirler. Bu dağınık yabancı ot kümelerinin yabancı ot yoğunluğu değişse bile kümeleştiği yerler yıldan yıla aynı kalabilmektedir. Yabancı otları kontrol etmek üzere kullanılan metodların gerek ekonomik ve gerekse çevresel olumsuz etkileri olabilmektedir. Hassas tarım ile yetiştiriciler pahalı girdilerden olan ilacın yabancı otların kümeleştiği yerleri hedef alarak ihtiyaç duyulan yerleri ilaçlamak ve yabancı otun olmadığı yere atılmaması ile çevreye olan etkileri en aza indirgenebilir. Coğrafi bilgi sistemleri CBS ile küresel konulmalama sistemleri KKS , yabancı otların arazi üzerindeki dağılımlarını ve bu dağılımların haritalanmasını sağlamaktadırlar. Bu yolla hazırlanan dağılım haritalarından, alana özgü ilaç uygulama haritalarının geliştirmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada, 6.4 ha AOÇ ve 6.7 ha’lık Sarayköy araştırma istasyonu iki kışlık buğday ekili arazide yabancı ot örneklemesi yapılmıştır. Örneklemede en sık görülen yabancı otlar dikkate alınmıştır. Arazi uzerinde yabancı otların bulunduğu yerler 5 metre’lik alan içersine alınarak gözlem yapılmış ve bu alanlarda 1m2’lik örneklemeler yapılmıştır. 1m2’lik örneklemenin yeterli olmadığı yerlerde ilave örneklemeler yapılmıştır. Yabancı ot dağılım yoğunluğu ve bu dağılıma yönelik yabancı ot ilaçlama haritaları Arcgis 3.2a CBS yazılımı kullanılarak hazırlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, hassas ilaçlama için yabancı otların haritalanması ile teorik olarak uygulanacak ilaç miktarını azaltılmaktadır. Geleneksel tek düze uygulamalar ile kıyaslandığında ilaç miktarının çalışılan arazilerde Sarayköy için % 25, AOÇ için ise %55 azaltılabileceği görülmüştür

Keywords

• Yabancı ot
• yabancı ot değişkenliği
• yabancı ot haritalaması
• değişken oranlı yabancı ot ilaçlaması

Determination of Spatial Weed Variability for Precision Spraying

Abstract

Weeds are patchy because weed spread, survival and reproduction are variable within a field and over time. Weed patches stay in about the same place from year to year, even though weed density within a patch may vary. Weeds, and methods used to control weeds, can have negative economic and environmental impacts. With precision agriculture, growers can take advantage of the patchy nature of weeds by targeting management efforts only where they are needed instead of wasting expensive and potentially hazardous inputs where weeds are not present. The availability of geographic information systems GIS and global positioning systems GPS allows to generate site-specific application maps in order to apply herbicides only in those portions of a field in which weeds are present. In this study, weeds in winter wheat were sampled in 2001 and 2002 in two fields of 6.7 ha inSarayköy research station and 6.4 ha in Atatürk Orman Çiftliği AOÇ respectively. The most frequent weed species were taken into account in weed sampling. Weed infestation was determined by a combination of visual assessment within a 5 metre radius and actual weed counts within a 1 m2 quadrant of the grid sample point. Additional sampling was undertaken if the 1 m2 quadrant appeared unrepresentative. Weed density and spraying maps were generated using Arcgis 3.2a GIS software package. The results demonstrate that mapping weeds for precision spraying to control weeds can theoretically reduce herbicide applications. Compared to traditional application, the amount of herbicides in a small grain cereal would be reduced by % 25 in Sarayköy and 55 % in AOÇ field respectively

Keywords

• Weed
• weed variability
• weed mapping
• variable rate herbicide application

References

1. Brown, R. B., G. W. Anderson, B. Proud and J. G. A. Steckler. 1990. Herbicide application control using GIS weed maps. ASAE paper no.90-1061,15pp.
2. Cardina, J., D. H. Sparrow and E. I. McCoy. 1995. Analysis of spatial distribution of common l ambsquarters in no-till soybean. Weed science.43, 258-268.
3. Colliver, C. T., B. D. Maxwell, D. A. Tyler, D. W. Roberts and D. S. Long. 1996. Georeferencing wild oat infestations in small grains. Proceedings of the third international conference on Precision agriculture, pp 453-463. Minneapolis,USA.
4. Di Tomaso, J. M, 1995. Approaches for improving crop competitiviness through the manipulation of fertilization strategies. Weed Science 43:491-497.
5. Faechner, T and C. V. Deutsch. 2002. Spatial Modeling of weeds for optimal treatment. Proceedings of the 2002 National Meeting, Canadian weed science society. pp. 58-61.
6. Gerhards, R, M. Sökefeld, K. Schulze, D. A. Mortensen and W. Kühbauch. 1997. Site specific weed control in winter wheat. Journal of Agronomy and CropScience,178,219-225.
7. Gerhards, R., M. M. Sökefeld, K. Schulze, Mortensen and W. Kühbauch. 1999. Results of a four-year study on site specific herbicide application. Proceedings 2nd European Conference on Precision Agriculture, Odense, Denmark, 689-697.
8. Goudy, H. J., K. A. Bennett, R. B. Brown and F. J. Tardif. 1999. Evaluation of site specific weed control in a corn soybean rotational system. Proceedings of the 1999 National Meeting, Canadian weed science society. Pp. 49-54.

9. Johnson, G. A., D. A. Mortensen, A. R. Martin. 1995. A simulation of herbicide use based on weed spatial distribution. Weed research, 35,197-205.
10. Lloyd, M. 1967. Mean crowding, Journal of Animal Ecology,36,1- 30.
11. Mortensen, D. A., G. A. Johnson, D. Y. Wyse and A. R. Martin. 1995. Managing spatially variable weed populations. Proceedings ASA-CSSA-SSSA- Soil Specific Management for Agricultural Systems, Minneapolis,MI, USA, 397-415.
12. Rew, L. J., G. W. Cussans, M. A. Mugglestone and P. C. H. Miller. 1996. A technique for mapping the spatial distribution of Elymus repens, with estimates of the potential reduction in herbicide usage from patch spraying. Weed research, 36, 283-292.
13. Rew, L. J., P. C. H. Miller and M. E. R. Paice. 1997. The importance of patch mapping resolution for sprayer control. Aspects of Applied Biology, 48, 49-55.
14. Stafford, J. V., L. Bars and B. Ambler. 1996. A hand-held data logger with integral GPS for producing weed maps by field walking, Computers and Electronics in Agriculture,14,235- 247.
15. Thompson, J. F., J. V. Stafford and B. Ambler. 1991. Weed detection in cereal crops. American Society of Agricultural Engineers, paper 907516.
16. Statford J. V. and P. C. H. Miller. 1996. Spatially selective application of herbicide to cereal crops. Computers and Electronics, 9, pp 217-229 Elsevier Science publisher.
17. Wilson, B. J and Brain. 1990. Weed monitoring on a whole farm, patchiness and stability of distribution of Alopecurus myosuroides over ten year period. Proceedings EWRS Symposium Integrated with management in cereals, Helsinki, Finland, pp 45-52.
18. Wilding, L. P. 1985. Spatial variability: accommodation and implications to soil surveys, p.166- 189. Wageningen, Netherlands.