Abstract
Bu çalışmada insansız hava aracı (İHA) ile tarım arazileri üzerinden alınan görüntüler ile YOLOv11 ve YOLOv26 görüntü işleme algoritmaları kullanılarak tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti gerçekleştirilecektir. Çalışma yazılım kiti ve donanım kiti olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Yazılım kitinde görüntü işleme algoritmalarının veri seti, eğitimi, testi ve program ara yüzü geliştirilecektir. Kullanılacak algoritmaların aynı veri seti üzerinden eğitimleri yapılacak, performans metrikleri incelenip en iyi performansı veren algoritma yazılım kitinde kullanılacaktır. Ara yüzün geliştirilmesi ve diğer tüm yazılım bileşenleri Python dilinde yapılmıştır. Donanım kiti ise projenin tüm donanımsal öğelerini içermektedir. Tasarlanan yazılım kiti, donanım kitinde bulunan Raspberry pi içerisinde çalışacaktır. İHA ve şarj istasyonu kendisine ayrılan alan içerisinde muhafaza edilecektir. Önerilen çalışma ile tarım arazilerinde ekilmesi yasak olan bitkilerin tespiti yapılarak erken müdahale edilmesinin avantajı sağlanacaktır. Ayrıca yasak bitkilerinin ekiminin tespiti yapılarak kolluk kuvvetlerinin hem personel hem de zaman ihtiyacını minimuma indirmesi planlanmaktadır.
Keywords
References
- [1] M. Akkamiş and S. Çalişkan, “İnsansız Hava Araçları ve Tarımsal Uygulamalarda Kullanımı,” Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, vol. 2, no. 1, pp. 8–16, Jun. 2020.
- [2] B. Şin and İ. Kadioğlu, “İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Yabancı Ot Tespitinin Yapılması,” Turkish Journal of Weed Science, vol. 20, no. 2, pp. 211–217, Jan. 2019.
- [3] M. U. Rehman, H. Eesaar, Z. Abbas, L. Seneviratne, I. Hussain, and K. T. Chong, “Advanced drone-based weed detection using feature-enriched deep learning approach,” Knowledge-Based Systems, vol. 305, no. 1, Dec. 2024, doi: 10.1016/j.knosys.2024.112655.
- [4] F. Dang, D. Chen, Y. Lu, and Z. Li, “YOLOWeeds: A novel benchmark of YOLO object detectors for multi-class weed detection in cotton production systems,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 205, pp. 1–14, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.compag.2023.107655.
- [5] T. B. Shahi, S. Dahal, C. Sitaula, A. Neupane, and W. Guo, “Deep Learning-Based Weed Detection Using UAV Images: A Comparative Study,” Drones, vol. 7, no. 10, Oct. 2023, doi: 10.3390/drones7100624.
- [6] R. Rosle et al., “Weed Detection in Rice Fields Using UAV and Multispectral Aerial Imagery,” in Chemistry Proceedings, M. Francesco, Ed., Basel: MDPI AG, Jul. 2022, p. 44. doi: 10.3390/iocag2022-12519.
- [7] Y. Li, Z. Guo, Y. Sun, X. Chen, and Y. Cao, “Weed Detection Algorithms in Rice Fields Based on Improved YOLOv10n,” Agriculture (Switzerland), vol. 14, no. 11, Nov. 2024, doi: 10.3390/agriculture14112066.
- [8] N. P. Caliston, C. J. G. Aliac, and J. A. E. Nogra, “UAV Weed Detection Function in a Smartphone-Based Flight Computer,” in 2024 4th International Conference on Computer Communication and Artificial Intelligence, CCAI 2024, C. Wenchi, Ed., Xi’an: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., May 2024, pp. 14–19. doi: 10.1109/CCAI61966.2024.10603294.
- [9] P. Wang et al., “Weed25: A deep learning dataset for weed identification,” Frontiers in Plant Science, vol. 13, no. 1, pp. 1–14, Nov. 2022, doi: 10.3389/fpls.2022.1053329.
- [10] O. G. Ajayi, J. Ashi, and B. Guda, “Performance evaluation of YOLO v5 model for automatic crop and weed classification on UAV images,” Smart Agricultural Technology, vol. 5, Oct. 2023, doi: 10.1016/j.atech.2023.100231.
- [11] E. Onler, “REAL TIME PEST DETECTION USING YOLOv5,” International Journal of Agricultural and Natural Sciences E, vol. 14, no. 3, pp. 232–246, Nov. 2021.
- [12] Z. Wu, Y. Chen, B. Zhao, X. Kang, and Y. Ding, “Review of weed detection methods based on computer vision,” Jun. 01, 2021, MDPI AG. doi: 10.3390/s21113647.
- [13] F. López-Granados, “Weed detection for site-specific weed management: mapping and real-time approaches,” Weed Research, vol. 51, no. 1, pp. 1–11, 2011, doi: https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.2010.00829.x.
- [14] T. Islam, T. T. Sarker, K. R. Ahmed, and N. Lakhssassi, “Detection and Classification of Cannabis Seeds Using RetinaNet and Faster R-CNN,” Seeds, vol. 3, no. 3, pp. 456–478, 2024, doi: 10.3390/seeds3030031.
- [15] J. F. Q. Pereira, M. F. Pimentel, J. M. Amigo, and R. S. Honorato, “Detection and identification of Cannabis sativa L. using near infrared hyperspectral imaging and machine learning methods. A feasibility study,” Spectrochimica Acta - Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, vol. 237, 2020, doi: 10.1016/j.saa.2020.118385.
- [16] Y. Guno, M. Y. Rezaldi, F. R. Triputra, and R. Suhud, “Traitement du Signal Images Processing of Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) for Cannabis Identification,” vol. 41, no. 3, pp. 1473–1483, 2024, doi: https://doi.org/10.18280/ts.410335.
- [17] Z. Zhang, W. Xia, G. Xie, and S. Xiang, “Fast Opium Poppy Detection in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery Based on Deep Neural Network,” Drones, vol. 7, no. 9, 2023, doi: 10.3390/drones7090559.
- [18] C. Wang, Q. Wang, H. Wu, C. Zhao, G. Teng, and J. Li, “Low-altitude remote sensing opium poppy image detection based on modified yolov3,” Remote Sensing, vol. 13, no. 11, pp. 1–17, 2021, doi: 10.3390/rs13112130.
- [19] J. Zhou, Y. Tian, C. Yuan, K. Yin, G. Yang, and M. Wen, “Improved UAV opium poppy detection using an updated YOLOV3 model,” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 22, pp. 1–23, 2019, doi: 10.3390/s19224851.
- [20] X. Liu, Y. Tian, C. Yuan, F. Zhang, and G. Yang, “Opium poppy detection using deep learning,” Remote Sensing, vol. 10, no. 12, pp. 1–21, 2018, doi: 10.3390/rs10121886.
- [21] F. Bicakli, G. Kaplan, and A. S. Alqasemi, “Cannabis sativa L. Spectral Discrimination and Classification Using Satellite Imagery and Machine Learning,” Agriculture (Switzerland), vol. 12, no. 6, 2022, doi: 10.3390/agriculture12060842.
Abstract
In this study, images captured over agricultural fields using an unmanned aerial vehicle (UAV) will be analyzed using the YOLOv11 and YOLOv26 image processing algorithms to detect plants whose cultivation is prohibited in agricultural fields. The study consists of two phases: a software kit and a hardware kit. The software kit will include the data set for image processing algorithms, training, testing, and program interface development. The algorithms to be used will be trained on the same data set, performance metrics will be examined, and the algorithm with the best performance will be used in the software kit. The interface development and all other software components are written in Python. The hardware kit contains all the hardware elements of the project. The designed software kit will run on the Raspberry Pi included in the hardware kit. The UAV and charging station will be stored in their designated areas. The proposed work will provide the advantage of early intervention by detecting plants that are prohibited from being cultivated on agricultural land. Furthermore, it is planned to minimize the personnel and time requirements of law enforcement agencies by detecting the cultivation of prohibited plants.
Keywords
References
- [1] M. Akkamiş and S. Çalişkan, “İnsansız Hava Araçları ve Tarımsal Uygulamalarda Kullanımı,” Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, vol. 2, no. 1, pp. 8–16, Jun. 2020.
- [2] B. Şin and İ. Kadioğlu, “İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Yabancı Ot Tespitinin Yapılması,” Turkish Journal of Weed Science, vol. 20, no. 2, pp. 211–217, Jan. 2019.
- [3] M. U. Rehman, H. Eesaar, Z. Abbas, L. Seneviratne, I. Hussain, and K. T. Chong, “Advanced drone-based weed detection using feature-enriched deep learning approach,” Knowledge-Based Systems, vol. 305, no. 1, Dec. 2024, doi: 10.1016/j.knosys.2024.112655.
- [4] F. Dang, D. Chen, Y. Lu, and Z. Li, “YOLOWeeds: A novel benchmark of YOLO object detectors for multi-class weed detection in cotton production systems,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 205, pp. 1–14, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.compag.2023.107655.
- [5] T. B. Shahi, S. Dahal, C. Sitaula, A. Neupane, and W. Guo, “Deep Learning-Based Weed Detection Using UAV Images: A Comparative Study,” Drones, vol. 7, no. 10, Oct. 2023, doi: 10.3390/drones7100624.
- [6] R. Rosle et al., “Weed Detection in Rice Fields Using UAV and Multispectral Aerial Imagery,” in Chemistry Proceedings, M. Francesco, Ed., Basel: MDPI AG, Jul. 2022, p. 44. doi: 10.3390/iocag2022-12519.
- [7] Y. Li, Z. Guo, Y. Sun, X. Chen, and Y. Cao, “Weed Detection Algorithms in Rice Fields Based on Improved YOLOv10n,” Agriculture (Switzerland), vol. 14, no. 11, Nov. 2024, doi: 10.3390/agriculture14112066.
- [8] N. P. Caliston, C. J. G. Aliac, and J. A. E. Nogra, “UAV Weed Detection Function in a Smartphone-Based Flight Computer,” in 2024 4th International Conference on Computer Communication and Artificial Intelligence, CCAI 2024, C. Wenchi, Ed., Xi’an: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., May 2024, pp. 14–19. doi: 10.1109/CCAI61966.2024.10603294.
- [9] P. Wang et al., “Weed25: A deep learning dataset for weed identification,” Frontiers in Plant Science, vol. 13, no. 1, pp. 1–14, Nov. 2022, doi: 10.3389/fpls.2022.1053329.
- [10] O. G. Ajayi, J. Ashi, and B. Guda, “Performance evaluation of YOLO v5 model for automatic crop and weed classification on UAV images,” Smart Agricultural Technology, vol. 5, Oct. 2023, doi: 10.1016/j.atech.2023.100231.
- [11] E. Onler, “REAL TIME PEST DETECTION USING YOLOv5,” International Journal of Agricultural and Natural Sciences E, vol. 14, no. 3, pp. 232–246, Nov. 2021.
- [12] Z. Wu, Y. Chen, B. Zhao, X. Kang, and Y. Ding, “Review of weed detection methods based on computer vision,” Jun. 01, 2021, MDPI AG. doi: 10.3390/s21113647.
- [13] F. López-Granados, “Weed detection for site-specific weed management: mapping and real-time approaches,” Weed Research, vol. 51, no. 1, pp. 1–11, 2011, doi: https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.2010.00829.x.
- [14] T. Islam, T. T. Sarker, K. R. Ahmed, and N. Lakhssassi, “Detection and Classification of Cannabis Seeds Using RetinaNet and Faster R-CNN,” Seeds, vol. 3, no. 3, pp. 456–478, 2024, doi: 10.3390/seeds3030031.
- [15] J. F. Q. Pereira, M. F. Pimentel, J. M. Amigo, and R. S. Honorato, “Detection and identification of Cannabis sativa L. using near infrared hyperspectral imaging and machine learning methods. A feasibility study,” Spectrochimica Acta - Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, vol. 237, 2020, doi: 10.1016/j.saa.2020.118385.
- [16] Y. Guno, M. Y. Rezaldi, F. R. Triputra, and R. Suhud, “Traitement du Signal Images Processing of Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) for Cannabis Identification,” vol. 41, no. 3, pp. 1473–1483, 2024, doi: https://doi.org/10.18280/ts.410335.
- [17] Z. Zhang, W. Xia, G. Xie, and S. Xiang, “Fast Opium Poppy Detection in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery Based on Deep Neural Network,” Drones, vol. 7, no. 9, 2023, doi: 10.3390/drones7090559.
- [18] C. Wang, Q. Wang, H. Wu, C. Zhao, G. Teng, and J. Li, “Low-altitude remote sensing opium poppy image detection based on modified yolov3,” Remote Sensing, vol. 13, no. 11, pp. 1–17, 2021, doi: 10.3390/rs13112130.
- [19] J. Zhou, Y. Tian, C. Yuan, K. Yin, G. Yang, and M. Wen, “Improved UAV opium poppy detection using an updated YOLOV3 model,” Sensors (Switzerland), vol. 19, no. 22, pp. 1–23, 2019, doi: 10.3390/s19224851.
- [20] X. Liu, Y. Tian, C. Yuan, F. Zhang, and G. Yang, “Opium poppy detection using deep learning,” Remote Sensing, vol. 10, no. 12, pp. 1–21, 2018, doi: 10.3390/rs10121886.
- [21] F. Bicakli, G. Kaplan, and A. S. Alqasemi, “Cannabis sativa L. Spectral Discrimination and Classification Using Satellite Imagery and Machine Learning,” Agriculture (Switzerland), vol. 12, no. 6, 2022, doi: 10.3390/agriculture12060842.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Electronics, Sensors and Digital Hardware (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | February 11, 2026 |
| Acceptance Date | April 6, 2026 |
| Early Pub Date | April 20, 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.17134/khosbd.1886801 |
| IZ | https://izlik.org/JA42DC59NK |
| Published in Issue | Year 2026 Issue: Advanced Online Publication |
Aim & Scope
Millî Savunma Üniversitesi Alparslan Savunma Bilimleri ve Milli Güvenlik Enstitüsü tarafından hazırlanan ve 2002 yılından itibaren yayımlanan Savunma Bilimleri Dergisi, Mayıs ve Kasım aylarında olmak üzere yılda iki kez yayımlanmaktadır. Savunma Bilimleri Dergisinin amacı, savunma bilimleri alanındaki bilimsel gelişmeleri takip etmek ve bu konuda bilimsel araştırma ve uygulamalara yer vererek alana katkı sağlamaktır. Ayrıca araştırmacılar ve uygulamacılar arasındaki etkileşimi kurup destekleyerek savunma bilimlerinin gelişmesine hizmet etmektir.
Dergi; Balistik, Siber Güvenlik, KBRN Savunma, Silah Sistemleri Mühendisliği, Elektronik Harp, Endüstri Mühendisliği, Askerî Elektronik Sistemler Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Harekât Araştırması ve Savunma Bilimleriyle ilişkili diğer alanlarda nitelikli araştırmaları Türkçe ve İngilizce olarak yayımlamaktadır.
Author Guidelines
Yazım Kuralları
Dergimize makale gönderen ve/veya dergimizde hakemlik yapan /yapacak olan tüm kullanıcıların kurumsal e-posta hesapları ile sisteme kayıt olmaları gerekmektedir (yahoo.com, hotmail.com, gmail.com, outlook.com vb. uzantılı e-posta hesapları kullanılmamalıdır).
1. Genel İlkeler
Millî Savunma Üniversitesi Alparslan Savunma Bilimleri ve Millî Güvenlik Enstitüsü tarafından hazırlanan ve 2002 yılından itibaren yayınlanan Savunma Bilimleri Dergisi, Mayıs ve Kasım aylarında olmak üzere yılda iki kez basılı ve elektronik yayınlanan hakemli ve bilimsel bir dergidir.
Savunma Bilimleri Dergisinin amacı, savunma bilimleri alanındaki bilimsel gelişmeleri takip etmek ve bu konuda bilimsel araştırma ve uygulamalara yer vererek alana katkı sağlamaktır. Ayrıca araştırmacılar ve uygulamacılar arasındaki etkileşimi kurup destekleyerek savunma bilimlerinin gelişmesine hizmet etmektir. Dergi; Balistik, Siber Güvenlik, KBRN Savunma, Silah Sistemleri Mühendisliği, Elektronik Harp, Endüstri Mühendisliği, Askerî Elektronik Sistemler Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Harekât Araştırması, ve Savunma Bilimleriyle ilişkili diğer alanlarda nitelikli araştırmaları Türkçe ve İngilizce olarak yayımlamaktadır. Dergi; ULAKBİM TR DİZİN, Index Copernicus, ARASTIRMAX (Bilimsel Yayın İndeksi), SOBIAD (Fen Bilimleri) veri tabanları tarafından taranmaktadır. Makalelerdeki düşünce, görüş, varsayım, sav veya tezler makale sahiplerine aittir; Millî Savunma Üniversitesi ile Alparslan Savunma Bilimleri ve Millî Güvenlik Enstitüsü sorumlu tutulamaz.
Dergiye gönderilen makalelerin daha önce hiçbir yerde yayımlanmamış olması ve herhangi bir yerde yayımlanması için değerlendirme sürecine girmemiş olması gerekir. Başka bir yerde yayımlanması amacıyla başvuru yapıldığının, aynısının ya da benzerinin başka bir dergide yayımlanmış olduğunun tespiti halinde makale değerlendirme sürecinden çıkarılır.
Dergiye gönderilen çalışmalar Yüksek Öğretim Kurulu (YÖK) Genel Kurulunun 10 Kasım 2016 tarihli ve 2016.23.497 sayılı Yüksek Öğretim Kurumları Bilimsel Araştırma Yayın Etiği Yönergesi, Millî Savunma Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Esasları çerçevesinde ve COPE (Committee on Publication Ethics) (https://publicationethics.org/resources/resources-and-further-reading/international-standards-editors-and-authors) standartlarında hazırlanmalıdır.
Dergiye gönderilen etik kurul izni gerektiren araştırmalar (anket, mülakat, odak grup çalışması, gözlem, deney, görüşme teknikleri kullanılarak katılımcılardan veri toplanmasını gerektiren nitel ya da nicel yaklaşımlarla yürütülen her türlü araştırma; insan ve hayvanların (materyal/veriler dahil) deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanıldığı araştırmalar; insanlar üzerinde yapılan klinik araştırmalar; hayvanlar üzerinde yapılan araştırmalar ve Kişisel Verilerin Korunması Kanunu gereğince retrospektif çalışmalar) için etik kurul onayı alınmış olmalıdır. Bu izinle ilgili bilgiler (kurul adı, tarih ve sayı no) yöntem bölümünde ve ayrıca makalenin ilk sayfasında dipnot verilerek belirtilmelidir. Olgu sunumlarında, bilgilendirilmiş gönüllü olur/onam formunun imzalatıldığına dair bilgiye makalede yer verilmesi gereklidir.
Fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine uyulması ve uyulduğunun makalede belirtilmesi gerekmektedir. Başkalarına ait ölçek, anket, fotoğraf ve benzerinin kullanımı için sahiplerinden izin alınmalı ve makalede belirtilmelidir.
Dergiye başvuru, değerlendirme, yayın süreci ve bilgilendirmeler TÜBİTAK ULAKBİM DergiPark sistemindeki https://dergipark.org.tr/tr/pub/khosbd adresi üzerinden yapılır. Başvuruda sisteme yüklenecek makale, derginin Makale Yayım İlkeleri ve Yazım Kuralları’nda (Yazar Rehberi) belirtilen ilkelere, şekil şartlarına, atıf usullerine ve yazıldığı dilin yazım kurallarına uygun olarak düzenlenmiş ve telif hakkı devri formu doldurularak tüm yazarlar tarafından imzalanmış olmalıdır.
Derginin intihal politikası gereğince IThenticate/ Turnitin programından alınmış benzerlik (intihal) raporu da başvuru aşamasında sisteme yüklenmelidir.
Dergiye başvuru ücretsizdir. Başvuru, değerlendirme, yayın aşamalarında veya sonrasında herhangi bir ücret alınmaz.
Yazar ve hakemlerle iletişim DergiPark sistemi üzerinden gerçekleştirildiğinden yazarlar ve hakemler iletişim adresi olarak belirttikleri e-posta adresini kontrol etmelidirler.
Dergiye gönderilen makaleler ilk değerlendirme aşamasında DergiPark sistemine girilmesi gerekli bilgilerin, makale dosyasının, telif hakkı devri formu ve benzerlik raporunun bulunup bulunmadığı ve Derginin Makale Yayım İlkeleri ve Yazım Kuralları’na uygun olup olmadığı kontrol edilerek uygun bulunmayan başvurular reddedilir. Uygun bulunan başvurular ise ön değerlendirme aşamasında, editörler ve yayın kurulu tarafından kapsamı, dergi politikası, yazım kuralları, alana özgün katkısı, bilimsel anlatımı, yönünden incelenir. Çalışmalar, ön değerlendirme ölçütlerini karşılamaları halinde iki hakeme gönderilir. İki hakemin birbirine zıt görüş bildirmesi halinde üçüncü bir hakeme başvurulabilir. Hakemlerin ve yazarın kimlikleri bu süreçte çift taraflı kör hakemlik politikası gereğince gizli tutulur. Hakemler için verilen değerlendirme süresi, hakemin değerlendirmeyi kabul ettiği tarihten itibaren 15 gündür. Hakem değerlendirmesi tamamlanan makalelerin yazarlarına hakem raporları sistem üzerinden e-posta ile gönderilir. Düzeltme istenmesi halinde hakem raporlarının yazara gönderildiği tarihten itibaren 7 gün içinde düzeltilmiş makale ve düzeltme raporunun sisteme yüklenmesi gerekmektedir. Hakem raporları doğrultusunda makalenin yayımlanıp yayımlanmamasına, editörler ve yayın kurulu karar verir. Basımı uygun görülen makaleler dizgi aşamasına alınır, basımı uygun görülmeyen makaleler ise reddedilir.
Savunma Bilimleri Dergisinde yayımlanan makalelerdeki görüşler, yazarlarının şahsi görüşleri olup hiçbir kurum ve kuruluş ile Milli Savunma Üniversitesi ve Alparslan Savunma Bilimleri ve Millî Güvenlik Enstitüsünün resmi görüşü niteliğini taşımaz. Dergideki makalelerin bilimsel sorumluluğu yazara aittir. Çalışmanın içinde olabilecek hatalı, eksik atıflardan veya çarpıtmalardan yazar sorumludur. Yayınlanan her araştırmaya ait verilerin 5 yıl süre ile yazar tarafından saklanması zorunludur. Dergiye gönderilen yazılara telif hakkı ödenmez.
Derginin açık erişim politikası gereğince makalelerin tam metinleri dahil olmak üzere dergi içeriği tüm kullanıcılara ücretsiz olarak sunulmaktadır. Yayınlanmış eserlerden kaynak gösterilmek suretiyle alıntı yapılabilir.
Dergiye değerlendirilmek üzere makale gönderen yazarlar derginin “Makale Yayım İlkeleri ve Yazım Kuralları”nı ve belirtilen telif koşullarını kabul etmiş sayılırlar. Söz konusu kural ve ilkelere uymayan makalelerin sorumlulukları yazar(lar)a aittir. Dergi Yayın Komisyonu’nun ilgili kural ve ilkelere uymayan makaleleri “değerlendirme sürecinde veya sonrasında” “reddetme” hakkı bulunmaktadır.
2. Makalelerin Gönderilmesi
Makaleler, “MS Word” formatında kayıtlı olmalı ve TÜBİTAK ULAKBİM DergiPark sistemindeki Milli Savunma Üniversitesi Alparslan Savunma Bilimleri ve Millî Güvenlik Enstitüsü Savunma Bilimleri Dergisi https://dergipark.org.tr/tr/pub/khosbd adresinden üye girişi yapılarak yüklenmelidir.
Makaleler ilk gönderimde; dergi yayın formatındaki Makale Şablonu yazım kurallarına göre hazırlanabileceği gibi bağımsız bir şekilde de hazırlanabilir. Ancak bilimsel hakem inceleme süreçlerinden sonra kabul edilen makalelerin Dergi Şablonuna göre düzenlemeleri yazar tarafından yapılacaktır. Kör hakemlik (double-blind review) sürecinin gereklilikleri doğrultusunda, metnin hiçbir bölümünde yazarlara ait kimlik bilgileri (ad, kurum, iletişim vb.) bulunmamalıdır.
Sisteme makale dosyası ile birlikte telif hakkı devri formu ve benzerlik (intihal) raporu da yüklenmelidir. Editör kurulunca belirlenen benzerlik oranı üst sınırı yüzde 15’tir. Benzerlik raporu, “iThenticate: Plagiarism Detection Software”/Turnitin kullanılarak alınmış ve ".pdf" olarak kaydedilmiş olmalıdır. Rapor kaydedilmeden önce programdaki filtreleme seçenekleri şu şekilde ayarlanmalıdır: -Kaynakça hariç (Bibliography excluded) -Alıntılar hariç (Quotes excluded) -5 kelimeden daha az örtüşme içeren metin kısımları hariç (Limit match size to 5 words) -Program menüsünde bulunan diğer filtreleme seçenekleri raporlamaya dâhil edilmez.
Yazar bilgileri sisteme eksiksiz olarak girilmeli, birden fazla yazar olması durumunda “yazar ekle” seçeneğinden yazar sıralamasına dikkat edilerek tüm yazarlar eklenmeli ve iletişim yazarı belirtilmelidir. Etik ilkeler gereğince, makale başvurusu sonrasında yazar ekleme, çıkarma ve/veya yazar sıralaması değişikliği yapılamaz. Yazar bilgilerine uluslararası geçerliliği bulunan https://orcid.org/ adresinden alınacak ORCID (Open Researcher and Contributor ID) numarası da girilmelidir.
Makale DergiPark sistemine yüklenirken “Editöre Not” kısmına aşağıdaki bilgiler yazılmalıdır (varsa yazarların editöre iletmek istedikleri notlar da bu alana yazılabilir): Makalenin yazar sıralamasına dikkat ederek, yazar adı ve soyadı (soyadı büyük harflerle), adresi (üniversite, fakülte, bölüm adı bulunmalıdır), ORCID numarası, e-mail adresi; varsa teşekkür notu; makale daha önce bildiri, tez vb. olarak herhangi bir yerde sunulmuşsa ya da proje/araştırma desteğinden yararlanılarak hazırlanmışsa bu durumu açıklayan Türkçe ve İngilizce not; makalenin türü (araştırma makalesi, derleme, olgu sunumu vb.) Basım formatı ise kabul edilen makalelerin dergi Word taslağına göre düzenlenecektir.
DergiPark’a değerlendirilmek üzere yüklenen makale dosyası hakemlerle paylaşılan değerlendirme sürümü olduğundan kör hakemlik politikası gereğince bu dosyada yazar isimlerine yer verilmemeli, ayrıca dosya özelliklerine girilerek yazar bilgileri silinmelidir.
Makalelerin ayrıca posta ile gönderilmesine gerek yoktur.
Makalenin yazımıyla ve atıflarla ilgili belirtilmeyen diğer konularda bilimsel makale yazım kuralları esas alınmalıdır. Söz konusu kural ve ilkelere uymayan makalelerin sorumlulukları yazar(lar)a aittir.
Ethical Principles and Publication Policy
ETİK KURALLAR
1. Dergiye gönderilen çalışmaların, özgün, bilimsel kuram ve metodolojiye uygun olması; mevcut uygulama ve kuramlara katkıda bulunması esastır. Çalışmalar Türkçe veya İngilizce hazırlanabilir. Dergiye gönderilen çalışmalar daha önce yurt içi ve yurt dışında herhangi bir yerde yayımlanmamış ve yayın için gönderilmemiş olmalıdır. Gönderilen çalışmaların daha önce başka bir yerde yayımlanıp yayımlanmadığını Dergi Yönetimi araştırmak mecburiyetinde değildir. Durumun etik sorumluluğu makale sahibine aittir. Çalışmanın dergimize yayımlanmak üzere gönderilmesi, yazarın bu konuda taahhüdü olarak değerlendirilir.
2. Bilimsel toplantılarda (kongre, sempozyum, seminer vb.) sunulmuş bir bildiriye dayanan aday makale, ilgili bildiri kitapçığında yayımlanmamış olması ve bu durumun belirtilmesi koşuluyla kabul edilebilir.
3. Dergiye gönderilen çalışma kapsamında gerçekleştirilmiş araştırma, veri toplama, analiz, araştırma sonuçları vb. bilgiler daha önce herhangi bir yerde yayımlanmış bir çalışmada kullanılmış ise makale içinde ve kaynakçada mutlaka belirtilmelidir.
4. Dergiye gönderilen çalışmaların birden fazla yazarı olması durumunda, makalenin yazarları, çalışmanın planlama, araştırma, hazırlama, yazıya dökme, düzenleme ve yayınlanacak son biçime getirme aşamalarında her birinin bizzat katkı sağladığını ve eşit sorumluluğa sahip olduklarını taahhüt ederler. Yazarların katkı oranları ve alanları farklı ise katkı oranı beyanı verilmelidir.
5. Dergiye gönderilen çalışmalar araştırma, veri toplama, analiz, araştırma sonuçları vb. konularda hiçbir şekilde uydurma (gerçekte olmayan) bilgi içeremez.
6. Yazarlar, sadece çalışmalarının ileri sürdüğü sonuçları ve çıkarımları destekleyen kaynaklardan değil, diğer bakış açılarını da destekleyen kaynaklardan da yararlandıklarını makalede ve kaynakçada göstermelidirler.
7. Bir araştırma kurumu/kuruluşu tarafından desteklenen çalışmalarda (TÜBİTAK, SANTEZ, BAP vb.), söz konusu kurumun/kuruluşun ve projenin adı, kodu belirtilmelidir.
8. Kongre ve sempozyum bildirilerinde toplantının adı, yeri ve tarihi belirtilmelidir.
9. Dergimize gönderilen çalışmalar düzenli bir şekilde intihal (plagiarism) taramasına tabi tutulmaktadır. Bu amaçla akademik çalışmalardaki intihalleri tespit etmek amacıyla iThenticate/Turnitin adlı intihal engelleme programlarından istifade edilmektedir.
10. Dergiye gönderilen çalışmalar Yüksek Öğretim Kurulu (YÖK) Genel Kurulunun 10 Kasım 2016 tarihli ve 2016.23.497 sayılı Yüksek Öğretim Kurumları Bilimsel Araştırma Yayın Etiği Yönergesi, Millî Savunma Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Esasları çerçevesinde ve COPE (Committee on Publication Ethics) (http://publicationethics.org/international-standart-editors-and-authors) standartlarında hazırlanmalıdır.
11. Dergiye gönderilen çalışmada insan ve/veya hayvanlar üzerinde yapılmış olan bir araştırma ya da araştırma sonunda paylaşılacak kişisel bilgiler var ise mutlaka yetkili etik kurulundan alınmış izin belgesi gönderilmelidir. İzin belgesi olmayan bu durumdaki çalışmalar kabul edilmez. Dergiye gönderilen çalışmalarda yetkili etik kurulundan izin alınmasını gerektiren durumlar şunlardır: Anket, mülâkat, odak grup çalışması, gözlem, deney, görüşme teknikleri kullanılarak katılımcılardan veri toplanmasını gerektiren nitel ya da nicel yaklaşımlarla yürütülen her türlü araştırmalar, insan ve hayvanların (materyal/veriler dâhil) deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanılması, insanlar ve hayvanlar üzerinde yapılan klinik araştırmalar. Ayrıca olgu sunumlarında “Aydınlatılmış Onam Formunun” tesis edilip gönderilmesi, başkalarına ait ölçek, anket, fotoğrafların kullanımı için sahiplerinden izin alındığının belgelenmesi gerekmektedir. Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine uyulması zorunludur.
12. Herhangi bir değerlendirme aşamasında akademik ve etik ilkelere uygunsuzluk tespit edilirse çalışmaların, hangi aşamada olursa olsun, değerlendirme süreci derhal durdurulur ve çalışma reddedilir
Hakemler İçin
1. Hakemler, dergimiz için aday çalışmanın, bilimsellik, derginin yazım kuralları, yayın ilkeleri ve etik kurallara uygunluğunu ve akademik kalitesini tespit edecek en temel unsurlardır. Hakemler, bu anlayışla hareket etmeli ve akademik kaliteyi artırma sorumluluğuyla değerlendirme yapmalıdır.
2. Hakemler, yalnızca uygun bir değerlendirmeyi yapmak için gereken uzmanlığa sahip oldukları çalışmanın hakemliğini kabul etmelidirler.
3. Hakemler, çift-kör hakemlik kurallarına uymalı ve çalışmaya dair detayları her şekilde gizli tutmalıdırlar.
4. Hakemler, inceledikleri çalışmaya dair herhangi bir bilgiyi hiçbir şekilde başkalarıyla paylaşmamalıdır.
5. Hakemler, değerlendirmelerini tarafsızlık ilkesine uygun olarak yapmalıdır. Yalnızca çalışmaların bilimselliğini, alana katkısını, içeriğinin doğruluğunu, yazım şekil esaslarına ve akademik ölçütlere uygunluğunu değerlendirmelidir. Çalışmada ortaya konan fikirlerin hakemin fikirlerinden farklı olması değerlendirmeyi etkilememelidir.
6. Hakemler raporlarında hakaret içeren, küçümseyici ve itham edici ifadelerden kesinlikle kaçınmalıdır.
7. Hakemler, raporlarında net ve çalışmayla ilgili detaylı ifadeler kullanmalıdırlar. Yayımlanmasını uygun görmedikleri çalışmalarla ilgili değerlendirmelerinde, kararlarının dayandığı eksik ve kusurlu hususları somut bir şekilde göstermelidirler.
8. Hakemler, yazarların çalışmalarında tarafsızlık ilkesine bağlı kalıp kalmadıklarını değerlendirmeli; sadece çalışmanın ileri sürdüğü sonuçları ve çıkarımları destekleyen kaynaklardan değil, diğer bakış açılarını da destekleyen kaynaklardan da yararlandıklarını takip etmelidir.
9. Hakemler en geç 30 gün içinde çalışmaları değerlendirmelidir. Şayet değerlendirme yapmayacaklarsa, hakemlik talebini almayı müteakip 1 hafta içerisinde hakemlik ret kararlarını dergiye bildirmelidirler.
10. Hakemler, değerlendirdikleri makalede herhangi bir çıkar çatışması olduğundan şüphelendiklerinde değerlendirme süreci ile ilgili olarak dergi editörlüğüne bilgi vermeli ve gerekirse makale değerlendirmesini reddetmelidirler.
Editörler İçin
1. Editörler, dergi etik kuralları ve yazım şekil esasları çerçevesinde gönderilen ve alana katkısı olacak çalışmaları değerlendirme sürecine kabul etmelidir.
2. Editörler, kabul veya reddedilen çalışmalar ile herhangi bir çıkar çatışması/ilişkisi içinde olmamalıdır.
3. Editörler bir çalışmayı kabul etmek ya da reddetmek için tüm sorumluluğa ve yetkiye sahiptir.
4. Dergi Yayın Kurulu, Sorumlu Yazı İşleri Müdürü ve Dergi Yayın Sekretaryası dergiye sunulan tüm çalışmaların mahremiyetini yayınlanana kadar temin etmekle yükümlüdür. Çalışmalarla ilgili yazar(lar)ı dışında hiç kimseye bilgi verilemez.
5. Çift kör hakemlik prensibi gereği, hakemlerin ve yazarların isimlerinin karşılıklı olarak gizli tutulması editörlerin sorumluluğudur.
6. Editörler, dergiye gönderilen çalışmaların intihal taramasını değerlendirme süreci başlamadan yapmalı ve intihal oluşumunun önüne geçmek için gerekli çabayı göstermelidir.
7. Dergiye gönderilen çalışmaların intihal taraması, ön inceleme, hakemlik, düzenleme ve yayımlama süreçlerinin vaktinde ve eksiksiz bir şekilde tamamlanması editörlerin görevidir.
8. Editörler dergiye gönderilen çalışmaları kabul/ret ederken araştırma etik kurallara uygunluk ve akademik ölçütlere göre hareket etmelidir.
Price Policy
Savunma Bilimleri Dergisi makale gönderimi veya basım aşamasında herhangi bir ücret talep etmemektedir.
