Review
BibTex RIS Cite

Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve

Year 2018, Volume: 7 Issue: 3, 85 - 92, 15.12.2018

Muhammed Taşova , Mehmet Metin Özgüven

Abstract

Seralarda bitkilerin büyümesi ve gelişimi için gerekli olan su, ışık, sıcaklık, karbondioksit, oksijen ve bitki besin elementlerinin etkili ve sürekli kontrolünün sağlanmasıyla bitki gelişiminde artış sağlanmaktadır. Çevresel faktörlerin  giriş değişkenleri, bitki ve meyvenin vermiş olduğu fizyolojik tepkilerin ise çıkış değişkeni ve akıllı kontrol tekniklerinin uygulandığı bu tip yaklaşımlar konuşan bitki ve meyve yaklaşımı olarak ifade edilmektedir. Konuşan bitki yaklaşımı adı verilen yaklaşımda sera otomasyonuna ek olarak geliştirilen sensörler ile bitkilerin fizyolojik tepkileri belirlenmekte ve elde edilen bu bilgiler otomasyon sisteminin optimize edilmesinde kullanılmaktadır. Ayrıca depolama ortamında bulunan meyvelerde fizyolojik tepkiler vermektedir. Konuşan meyve yaklaşımında ise meyvelerin daha uzun süre muhafaza edilebilmesi amacıyla ortam şartları, meyvenin göstermiş olduğu tepkilere göre düzenlenmektedir. Bu çalışmada, konuşan bitki ve konuşan meyve yaklaşımlarının temelleri tanıtılmış olup, gerçekleştirilmiş uygulamalardan örnekler verilmektedir.

Keywords

Konuşan bitki yaklaşımı konuşan meyve yaklaşımı sera otomasyonu sensörler

References

  • Ahmad, U.,Subrata, D.M. andArif, C., 2011. Speaking Plant Approach for Automatic Fertigation Systemin Greenhouse. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 4, No. 3, September.
  • Chalabi, Z.S., Bailey, B.J. and Wilkinson, D.J., 1996. A real-time optimal control algorithm for greenhouse heating. Computer Electron Agricultural 15: 1-13.
  • Çayıroğlu, H. ve Erkaymaz, H., 2007. Uzaktan sabit hat erişimli bilgisayar destekli ev otomasyonu.Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 13:3379-385.
  • De Baerdemaeker, J. and Hashimoto,Y., 1994. Speaking fruit approach to the intelligent control of the storage system. Proc. of 12th CIGR World Congress, Milano 1: 190-197.
  • Gomez, S., 2014. Infection and spread of Peronospora sparsa on Rosasp. (Berk.) - a microscopic and a thermographic approach. Dissertation, University of Bonn, Germany.
  • Hashimoto, Y., Kramer, P.J. Strain, B. R. and Nonami, H., 1990. Measurement Techniques in Plant Science. USA: Academic Press, San Diego, USA.
  • Hashimoto, Y., Morimoto,T. and De Baerdemaeker, J., 1995. New approach to total production systems based on an intelligent control. Preprints 1st IFAC Workshop on Control Applications in Post-Harvest Processing and Technology 151-156.
  • Hashimoto, Y., Murase, H., Morimoto, T. and Torii, T., 2001. Intelligent systems for agriculture in Japan. IEEE Control Systems Magazine 21:71-85.
  • Hashimoto, Y., Morimoto, T. and De Baerdemaeker, J., 2006. Section 5.3 Speaking Plant/ Speaking Fruit Approaches, pp. 244-259 of Chapter 5 Precision Agriculture, in CIGR Hand book of Agricultural Engineering Volume VI Information Technology.
  • Ioslovich, I. and Seginer, I., 1998. Approximate seasonal optimization of the green house environment for a multi-state-variable tomato model. Trans. ASAE 41: 1139-1149.
  • Levent, M.L. ve Aytekin, S.A., 2016. PSoC İle Sera Otomasyonu. 1st International Conference on Engeneering Technology and Applied Sciences Afyon Kocatepe University, Turkey 21-22 April.
  • Lurie, S., 1998. Postharvest heat treatments. Postharv. Biol. Technol 14: 257-269.
  • Millan-Almaraz, J.R., Rene, J.R., Ramon, G.G., Luis, M.C., Roberto, V.C., Roque, A.O., Carlos, D., Miguel, A.R. and Irineo, T., 2010. FPGA-based Fused Smart Sensor for Real-Time Plant-Transpiration Dynamic Estimation. Sensors 10, 8316-8331; doi:10.3390/s100908316.
  • Morimoto, T.,Torii, T. and Hashimoto, Y., 1995. Optimal control of physiological processes of plants in a green plant factory. Control Eng. Practice 3: 505-511.
  • Morimoto, T., De Baerdemaeker, J. and Hashimoto, Y.,1997. An intelligent approach for optimal control of fruit-storage process using neural networks and genetic algorithms. Comput. Electron. Agric. 18: 205-224.
  • Murase, H., Nishiura, Y. and Honami, N., 1994. Textural features/neural network for plant growth monitoring, ASAE Paper No: 944016, Missouri, USA.
  • Murase, H., Nishiura, U. and Mitani, K., 1997. Environmental control strategies based on presponses using intelligent machine vision technique. Computers and Electronics im Agviculfure 18: 137-148.
  • Nishina, H., 2015. Development of Speaking Plant Approach Technique for Intelligent Greenhouse. International Conference on Agro-industry (ICoA) : Competitive and sustainable Agroindustry for Human Welfare. Agriculture and Agricultural Science Procedia 3: 9 – 13.
  • Pablo, J.Z.T., Hubbard, H. and Loudjani, P., 2014. Precısıon Agrıculture: An Opportunıty For EuFarmers. Potentıal Support Wıth The Cap 2014-2020, European Parliament's Committee on Agriculture and Rural Development. www.europarl.europa.eu, (Erişim Tarihi:21.03.2017).
  • Pekşen, A., 2013. Mantarların insan hayatı ve sağlığındaki yeri. Bahçe Haber 2(1): 10-15.
  • Sigrimis, N. and N. Rerras. 1996. A linear model for greenhouse control. Trans. ASAE 39: 253-261.
  • Takayama, K., Nishina, H., Mizutani, K., Arima, S., Hatou, K. and Miyoshi, Y., 2011. Chlorophyll fluorescence imaging for health condition monitoring of tomato plants in greenhouse. Acta Hort. 893, 333-339.
  • Toylan, M. ve Kuşçu, H., 2013. Kütle Duyarlı Elma Sınıflandırma Endüstriyel Otomasyon Tasarımı. Electronic Journal of Vocational Colleges-May/Mayıs, 3 (1).
  • Türker, U., Akdemir, B., Topakcı, M., Tekin, B., Aydın, İ.Ü.A, Özoğul, G. ve Evrenosoğlu, M., 2015. Hassas Tarım Teknolojilerindeki Gelişmeler. Türkiye Ziraat Mühendisliği, VIII. Teknik Kongresi Bildiriler Kitabı-1, 295, Ankara.
  • Van Pee, M.,Berckmans, D., Perez-Leroux, A. andHuygens, H., 1994. Speaking plant approach based on mathematical identification of environment control purposes, In: Proceedings of the CIGR XII World Congress on Agricultural Engineering, vol. 1. International Commission of Agricultural Engineering, Milano, 182–189.
  • Yılmaz, C., 2017. Seralar İçin Çok Fonksiyonlu Akıllı Kontrol Sistemleri.www.emo.org.tr, (Erişim Tarihi: 05.04.2017).
  • Zude-Sasse M., Fountas, S., Gemtos, T.A. and Abu-Khalaf, N., 2016. Applications of Precision Agriculture in Horticultural Crops. European Journal of Horticultural Science 81:2, 78–90.

Year 2018, Volume: 7 Issue: 3, 85 - 92, 15.12.2018

Muhammed Taşova , Mehmet Metin Özgüven

Abstract

References

  • Ahmad, U.,Subrata, D.M. andArif, C., 2011. Speaking Plant Approach for Automatic Fertigation Systemin Greenhouse. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol. 4, No. 3, September.
  • Chalabi, Z.S., Bailey, B.J. and Wilkinson, D.J., 1996. A real-time optimal control algorithm for greenhouse heating. Computer Electron Agricultural 15: 1-13.
  • Çayıroğlu, H. ve Erkaymaz, H., 2007. Uzaktan sabit hat erişimli bilgisayar destekli ev otomasyonu.Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 13:3379-385.
  • De Baerdemaeker, J. and Hashimoto,Y., 1994. Speaking fruit approach to the intelligent control of the storage system. Proc. of 12th CIGR World Congress, Milano 1: 190-197.
  • Gomez, S., 2014. Infection and spread of Peronospora sparsa on Rosasp. (Berk.) - a microscopic and a thermographic approach. Dissertation, University of Bonn, Germany.
  • Hashimoto, Y., Kramer, P.J. Strain, B. R. and Nonami, H., 1990. Measurement Techniques in Plant Science. USA: Academic Press, San Diego, USA.
  • Hashimoto, Y., Morimoto,T. and De Baerdemaeker, J., 1995. New approach to total production systems based on an intelligent control. Preprints 1st IFAC Workshop on Control Applications in Post-Harvest Processing and Technology 151-156.
  • Hashimoto, Y., Murase, H., Morimoto, T. and Torii, T., 2001. Intelligent systems for agriculture in Japan. IEEE Control Systems Magazine 21:71-85.
  • Hashimoto, Y., Morimoto, T. and De Baerdemaeker, J., 2006. Section 5.3 Speaking Plant/ Speaking Fruit Approaches, pp. 244-259 of Chapter 5 Precision Agriculture, in CIGR Hand book of Agricultural Engineering Volume VI Information Technology.
  • Ioslovich, I. and Seginer, I., 1998. Approximate seasonal optimization of the green house environment for a multi-state-variable tomato model. Trans. ASAE 41: 1139-1149.
  • Levent, M.L. ve Aytekin, S.A., 2016. PSoC İle Sera Otomasyonu. 1st International Conference on Engeneering Technology and Applied Sciences Afyon Kocatepe University, Turkey 21-22 April.
  • Lurie, S., 1998. Postharvest heat treatments. Postharv. Biol. Technol 14: 257-269.
  • Millan-Almaraz, J.R., Rene, J.R., Ramon, G.G., Luis, M.C., Roberto, V.C., Roque, A.O., Carlos, D., Miguel, A.R. and Irineo, T., 2010. FPGA-based Fused Smart Sensor for Real-Time Plant-Transpiration Dynamic Estimation. Sensors 10, 8316-8331; doi:10.3390/s100908316.
  • Morimoto, T.,Torii, T. and Hashimoto, Y., 1995. Optimal control of physiological processes of plants in a green plant factory. Control Eng. Practice 3: 505-511.
  • Morimoto, T., De Baerdemaeker, J. and Hashimoto, Y.,1997. An intelligent approach for optimal control of fruit-storage process using neural networks and genetic algorithms. Comput. Electron. Agric. 18: 205-224.
  • Murase, H., Nishiura, Y. and Honami, N., 1994. Textural features/neural network for plant growth monitoring, ASAE Paper No: 944016, Missouri, USA.
  • Murase, H., Nishiura, U. and Mitani, K., 1997. Environmental control strategies based on presponses using intelligent machine vision technique. Computers and Electronics im Agviculfure 18: 137-148.
  • Nishina, H., 2015. Development of Speaking Plant Approach Technique for Intelligent Greenhouse. International Conference on Agro-industry (ICoA) : Competitive and sustainable Agroindustry for Human Welfare. Agriculture and Agricultural Science Procedia 3: 9 – 13.
  • Pablo, J.Z.T., Hubbard, H. and Loudjani, P., 2014. Precısıon Agrıculture: An Opportunıty For EuFarmers. Potentıal Support Wıth The Cap 2014-2020, European Parliament's Committee on Agriculture and Rural Development. www.europarl.europa.eu, (Erişim Tarihi:21.03.2017).
  • Pekşen, A., 2013. Mantarların insan hayatı ve sağlığındaki yeri. Bahçe Haber 2(1): 10-15.
  • Sigrimis, N. and N. Rerras. 1996. A linear model for greenhouse control. Trans. ASAE 39: 253-261.
  • Takayama, K., Nishina, H., Mizutani, K., Arima, S., Hatou, K. and Miyoshi, Y., 2011. Chlorophyll fluorescence imaging for health condition monitoring of tomato plants in greenhouse. Acta Hort. 893, 333-339.
  • Toylan, M. ve Kuşçu, H., 2013. Kütle Duyarlı Elma Sınıflandırma Endüstriyel Otomasyon Tasarımı. Electronic Journal of Vocational Colleges-May/Mayıs, 3 (1).
  • Türker, U., Akdemir, B., Topakcı, M., Tekin, B., Aydın, İ.Ü.A, Özoğul, G. ve Evrenosoğlu, M., 2015. Hassas Tarım Teknolojilerindeki Gelişmeler. Türkiye Ziraat Mühendisliği, VIII. Teknik Kongresi Bildiriler Kitabı-1, 295, Ankara.
  • Van Pee, M.,Berckmans, D., Perez-Leroux, A. andHuygens, H., 1994. Speaking plant approach based on mathematical identification of environment control purposes, In: Proceedings of the CIGR XII World Congress on Agricultural Engineering, vol. 1. International Commission of Agricultural Engineering, Milano, 182–189.
  • Yılmaz, C., 2017. Seralar İçin Çok Fonksiyonlu Akıllı Kontrol Sistemleri.www.emo.org.tr, (Erişim Tarihi: 05.04.2017).
  • Zude-Sasse M., Fountas, S., Gemtos, T.A. and Abu-Khalaf, N., 2016. Applications of Precision Agriculture in Horticultural Crops. European Journal of Horticultural Science 81:2, 78–90.
There are 27 citations in total.

Details

Subjects Engineering
Journal Section Derleme Makaleler
Authors

Muhammed Taşova

Mehmet Metin Özgüven

Publication Date December 15, 2018
Published in Issue Year 2018 Volume: 7 Issue: 3

Cite

APA Taşova, M., & Özgüven, M. M. (2018). Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 7(3), 85-92.
AMA Taşova M, Özgüven MM. Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve. GBAD. December 2018;7(3):85-92.
Chicago Taşova, Muhammed, and Mehmet Metin Özgüven. “Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki Ve Konuşan Meyve”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 7, no. 3 (December 2018): 85-92.
EndNote Taşova M, Özgüven MM (December 1, 2018) Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 7 3 85–92.
IEEE M. Taşova and M. M. Özgüven, “Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve”, GBAD, vol. 7, no. 3, pp. 85–92, 2018.
ISNAD Taşova, Muhammed - Özgüven, Mehmet Metin. “Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki Ve Konuşan Meyve”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 7/3 (December 2018), 85-92.
JAMA Taşova M, Özgüven MM. Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve. GBAD. 2018;7:85–92.
MLA Taşova, Muhammed and Mehmet Metin Özgüven. “Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki Ve Konuşan Meyve”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, vol. 7, no. 3, 2018, pp. 85-92.
Vancouver Taşova M, Özgüven MM. Tarımsal Otomasyonda Yeni Yaklaşım: Konuşan Bitki ve Konuşan Meyve. GBAD. 2018;7(3):85-92.
 Download Cover Image