The Prediction of Chlorophyll Contents of Isparta Roses (Rosa damascena Mill.) Using Hyperspectral Sensing

Abstract

In this study, the chlorophyll content of Isparta rose was determined by hyperspectral sensing method in field. The study was carried at rose garden in Suleyman Demirel University during 33 weeks. At experiment, the normal growing activities were applied on the rose garden. The spectral reflection values were obtained from leaves of living plants at 3251075 nm wavelengths. Furthermore, the chlorophyll content was analyzed using the same leaves samples. Logarithm of the spectral reflectance values and chlorophyll contents were evaluated by the method of stepwise multiple linear regression analysis. The models were produced for prediction of chlorophyll contents. At results, it was found that the contents of chlorophyll a, chlorophyll b and chlorophyll a+b of rose leaves were predicted with highest accuracy on April 30 and May 6 using hyperspectral sensing methods in field

Keywords

• Isparta rose (Rosa damascena Mill.)
• Hyperspectral sensing method
• Chlorophyll

Isparta Gülü (Rosa damascena Mill.) Klorofil İçeriğinin Hiperspektral Algılama Teknikleriyle Tahmini

Abstract

Bu çalışmada, Isparta Gülünün klorofil içeriği hiperspektral algılama yöntemiyle arazi koşullarında belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma Süleyman Demirel Üniversitesi gül bahçesinde yürütülmüş ve 33 hafta sürmüştür. Çalışma süresince bahçede normal yetiştirme faaliyetleri uygulanmıştır. Klorofil içeriğini tahmin etmek amacıyla canlı bitki yapraklarından 325-1075 nm dalga boyları arasında spektral yansımalar ölçülmüştür. Ayrıca aynı örnekler kullanılarak klorofil içerikleri analiz edilmiştir. Spektral yansıma ölçümlerinin logaritması ile klorofil içerikleri stepwise çoklu lineer regresyon analiz yöntemiyle ilişkilendirilmiş tahmin modelleri oluşturulmuştur. Çalışma sonunda, hiperspektral tekniklerle arazide ölçülen yansıma değerleri kullanılarak gül yapraklarının klorofil a, klorofil b ve klorofil a+b içeriğinin 30 Nisan ve 6 Mayıs tarihinde en yüksek doğrulukla tahmin edilebildiği ortaya konmuştur.

Keywords

• Isparta gülü (Rosa damascena Mill.)
• Hiperspektral algılama yöntemi
• Klorofil

References

1. Arnon, DI., 1949. Copper Enzymes in İsolated
2. Chloroplasts. Polyphenoloxidase in Beta Vulgari.
3. Plant Physiolgy, 24(1), 1-15.
4. Basayigit, L., Albayrak, S. ve Şenol, H., 2009. Analysis of VNIR Reflectance for Prediction of Macro and Micro Nutrient and Chlorophyll Contents in Apple Trees (Maluscommunis). Asian Journal of Chemistry, 21, 1302-1308.
5. Demirtaş, N. M., Kırnak, H., 2009. Kayısıda Farklı Sulama Yöntemleri ve Aralıklarının Fizyolojik Parametrelere Etkisi. YYÜ Tarım Bilimleri Dergisi, 19(2), 79-83.
6. Kaçar, B., İnal, A., 2008. Bitki Analizleri. Nobel Yayınları, Ankara, 892s.
7. Kalefetoğlu, T., Ekmekçi, Y., 2005. Bitkilerde Kuraklık Stresinin Etkileri ve Dayanıklılık Mekanizmaları. G.Ü. Fen Bilimleri Dergisi, 18(4), 723-740.
8. Kavak, K., Ş., 1998. Uzaktan Algılamanın Temel Kavramları ve Jeolojideki Uygulama Alanları. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 52, 63-74.

9. Laudien, R., Bareth, G. ve Doluschitz, R., 2003. Analysis Hyperspectral Field data for Detection of Sugar Beet Diseases. Information Technology for a Better Agri-Food Sector, Environment and Rural Living. Proceedings 4th Conference of the European Federation for Information Technology in Agriculture, Food and Environment, Debrecen, Budapest, Hungary, Vol. I, 375-381.
10. Lichtenhaler, H. K., 1996. “Vegetation Stress: an İntroduction to the Stress Concept in Plants”, J. Plant Physiol., 148,4-14.
11. Senanda, E., 1986. Physical Fondemantals of Remote Sensing. Berlin, Springer Verlag.