Research Article
PDF EndNote BibTex RIS Cite

Determination of The Relationship Between The Spectral Reflections of The Sugar Beet and The Heavy Metal Contents in The Soils

Year 2018, Volume 13, Issue 2, 36 - 45, 31.12.2018

Abstract

When plant production is carried out in soil contaminated with heavy metals, this is included in the food chain and adversely affects all living systems, especially human and animal health. For this reason, the contamination of heavy metals which can be added to the soil environment naturally and/or artificially is one of the obligatory subjects to be controlled and followed especially in agricultural areas. Today, spectral techniques which are practical, fast and environmentally friendly methods are used intensively to identify heavy metal pollution or high pollution potential areas in different studies.  In this study, it was aimed to determine of Ni and Cr accumulation from geogenesis origin to spectral signatures of sugar beet leaves by using Landsat – 7 ETM+ multispectral image in TURKEY - Konya region. The mean values of the spectral reflections of sugar beet belonging to normal parcels and contaminating parcels were statistically compared with the ANOVA test (p< 0.05). The study results showed the change in ~ 560 – 630 – 780  nm  wavelengths with graphical comparison of the mean reflectance, but, we determined that this change was not due to the heavy metal content of the soil and there was no statistically significant difference in the leaf spectral reflectances compared to the non-contaminated zones. Thus, it is necessary to examine the content of other nutrient elements affecting the mean reflection, and, depending on the risk of continuation of heavy metal accumulation, it is recommended to analyze the soil of the region periodically.

References

  • Anonim 2012. Bitkisel Üretim Çiftçi Rehberi, konyaseker.com.tr/Upload/Files/seker-pancari.pdf.
  • And, T.K.; Sommer, S. 2012. Estimate of heavy metal contamination in soils after a mining accident using reflectance spectroscopy. Environ. Sci. Technol. 2002, 36, 2742.
  • Arellano, P., Tansey, K., Balzter, H., & Boyd, D. S. 2015. Detecting the effects of hydrocarbon pollution in the Amazon forest using hyperspectral satellite images. Environmental Pollution, 205, 225-239.
  • Chen, B.C.; Lai, H.Y.; Juang, K.W. 2012. Model evaluation of plant metal content and biomass yield for the phytoextraction of heavy metals by switchgrass. Ecotoxicol. Environ. Saf. 2012, 80, 393–400.
  • De Meester, T. 1970. Soil Map of the Great Konya Basin, Turkey. Agricultural University, Wageningen
  • Demirtaş, E. I., Nuri, A. R. I., ÖZKAN, C. F., & ASRİ, F. Ö. 2016. Domates yetiştiriciliğinde kentsel katı atık kompost kullanımının verim kalite ve ağır metal kirliliği üzerine etkileri. Derim, 33(1), 144-158.
  • Demotes-Mainard, S., Boumaza, R., Meyer, S., & Cerovic, Z. G. 2008. Indicators of nitrogen status for ornamental woody plants based on optical measurements of leaf epidermal polyphenol and chlorophyll contents. Scientia Horticulturae, 115(4), 377-385.
  • ERDAS, 2009. User's guide, http://www.erdas.com.
  • ESRI, 2004. ArcGIS Desktop Developer Guid: ArcGIS 9.1. ESRI, Redlands, CA, 335pp.
  • Faberio, C., Martin de Santa Olalla, F., Lopez, R., Dominguez, A. 2003. Production and Quality of the Sugar Beet Cultivated Under Contrelled Deficit Irrigation Conditions in a Semi-Arid Climate. Agric. Water Manage., 62: 215-227.
  • Ferreira, G., Cayford, E. L., Feng, L., Shao, Y., & Casares, M. I. 2018. Use of satellite remote-sensing techniques to predict the variation of the nutritional composition of corn (Zea mays L) for silage. Maydica, 61(1), 6.
  • Filchev, L., & Roumenina, E. 2012. Detection and assessment of abiotic stress of coniferous landscapes caused by uranium mining (using multitemporal high resolution Landsat data). Geography, Environment, Sustainability, 5(1), 52-66.
  • Gür, N., Topdemir, A., Munzuroğlu, Ö., & Çobanoğlu, D. 2004. Ağır Metal İyonlarının (Cu+ 2, Pb+ 2, Hg+ 2, Cd+ 2) Clivia sp. Bitkisi Polenlerinin Çimlenmesi ve Tüp Büyümesi Üzerine Etkileri. FÜ Fen ve Matematik Bilimleri Dergisi, 16(2), 177-182.
  • Jackson R.D. 1986. Remote sensing of biotic and abiotic plant stress. Annual Review of Phytopathology 24, 265–286.
  • Jia L., Yu Z., Li F., Gnyp M., Koppe W., Bareth G., Miao Y., Chen X., Zhang F. 2011. Nitrogen status estimation of winter wheat by using an Ikonos satellite image in the north china plain. Computer and computing technologis in agriculture V. 5 th IFIP TC5/SIG 5,1 Conference, CCTA 2011 Beijing, Cina, October 2011 Proceedings, Part II.
  • Jin, M., Liu, X., & Zhang, B. 2017. Evaluating heavy-metal stress levels in rice using a theoretical model of canopy-air temperature and leaf area index based on remote sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(7), 3232-3242.
  • Kennedy, C. D., & Gonsalves, F. A. N. 1987. The action of divalent zinc, cadmium, mercury, copper and lead on the trans-root potential and H+, efflux of excised roots. Journal of Experimental Botany, 38(5), 800-817.
  • Kokaly, R.F.; Clark, R.N. 1999. Spectroscopic determination of leaf biochemistry using band-depth analysis of absorption features and stepwise multiple linear regression. Remote Sens. Environ. 1999, 67, 267–287.
  • Krupa, Z., Siedlecka, A., Skorzynska-Polit, E., & Maksymiec, W. 2002. Heavy metal interactions with plant nutrients. In Physiology and biochemistry of metal toxicity and tolerance in plants (pp. 287-301). Springer, Dordrecht.
  • Li, X., Liu, X., Liu, M., Wang, C., & Xia, X. 2015. A hyperspectral index sensitive to subtle changes in the canopy chlorophyll content under arsenic stress. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 36, 41-53.
  • Maimaitiyiming, M., Ghulam, A., Bozzolo, A., Wilkins, J. L., & Kwasniewski, M. T. 2017. Early Detection of Plant Physiological Responses to Different Levels of Water Stress Using Reflectance Spectroscopy. Remote Sensing, 9(7), 745.
  • MGM, 2015. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Ankara.
  • Minitab, I. 2014. MINITAB release 17: statistical software for windows. Minitab Inc, USA.
  • Morisette, J.T., Jarnevich,C.S., Ullah, A., Cai, W., Pedelty, J.A., Gentle, J.E., Stohlgren, T.J., Schnase, J.L. 2006. A tamarisk habitat suitability map for the continental United States Front. Ecol. Environ., 4 (2006), pp. 11-17.
  • Nobi, E.P.; Dilipan, E.; Thangaradjou, T.; Sivakumar, K.; Kannan, L. 2010. Geochemical and geo-statistical assessment of heavy metal concentration in the sediments of different coastal ecosystems of Andaman Islands, India. Estuar. Coast. Shelf Sci. 2010, 87, 253–264.
  • Özdeniz, E., Özbey, B. G., Kurt, L., & Bölükbaşı, A. 2017. Serpantin ekolojisi ve Türkiye serpantin florası’na katkılar. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 5(1), 22-33.
  • Peng, J. F., Song, Y. H., Yuan, P., Cui, X. Y., & Qiu, G. L. 2009. The remediation of heavy metals contaminated sediment. Journal of hazardous materials, 161(2-3), 633-640.
  • Peñuelas, J.; Gamon, J.A.; Fredeen, A.L.; Merino, J.; Field, C.B. 1999. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen- and water-limited sunflower leaves. Remote Sens. Environ. 1994, 48, 135–146.
  • Seven, T., Can, B., Darende, B. N., & Ocak, S. 2018. Hava ve Toprakta Ağır Metal Kirliliği. Ulusal Çevre Bilimleri Araştırma Dergisi, 1(2), 91-103.
  • Shin, J. H., Yu, J., Kim, S., Shin, H., & Koh, S. M. 2017. Relationship between spectral reflectance and metal content of Korean pine needles as a metal contamination indicator. In Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017 IEEE International (pp. 6166-6169). IEEE.
  • Shou, L.N., Jia, L.L., Cui, Z.L., Chen, X.P., Zhang, F.S. 2007. Using high-resolution satellite image to evaluate nitrogen status of winter wheat in the North China Plain. Journal of Plant Nutrition 30(10), 1669–1680.
  • Takeda, A., Kimura, K., & Yamasaki, S. I. 2004. Analysis of 57 elements in Japanese soils, with special reference to soil group and agricultural use. Geoderma, 119(3-4), 291-307.
  • Tapur, T. 1998. Eski Konya gölü ve çevresinin fiziki coğrafya özellikleri (Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü).
  • USGS, 2018. LANDSAT 7 (L7) DATA USERS HANDBOOK, U.S. Geological Survey (USGS) Landsat Project Science Office at the Earth Resources Observation and Science (EROS) Center in South Dakota.
  • Wójtowicz, M., Wójtowicz, A., & Piekarczyk, J. 2016. Application of remote sensing methods in agriculture. Communications in Biometry and Crop Science, 11, 31-50.
  • Zhao, H., Xia, B., Fan, C., Zhao, P., & Shen, S. 2012. Human health risk from soil heavy metal contamination under different land uses near Dabaoshan Mine, Southern China. Science of the Total Environment, 417, 45-54.
  • Zhou, C., Chen, S., Zhang, Y., Zhao, J., Song, D., & Liu, D. 2018. Evaluating Metal Effects on the Reflectance Spectra of Plant Leaves during Different Seasons in Post-Mining Areas, China. Remote Sensing, 10(8), 1211.
  • Zuzana, L., Lukáš, B., Lucie, K., Veronika, K., Markéta, P., Jan, M., ... & Jana, A. 2013. Detection of multiple stresses in Scots pine growing at post-mining sites using visible to near-infrared spectroscopy. Environmental Science: Processes & Impacts, 15(11), 2004-2015.

Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi

Year 2018, Volume 13, Issue 2, 36 - 45, 31.12.2018

Abstract

Ağır metaller ile kirlenmiş topraklarda gerçekleştirilen bitkisel üretimler gıda zincirine dahil olmakta ve tüm yaşam sistemlerini olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle, toprakta doğal ve / veya yapay yollarla  meydana gelebilen ağır metal  kirliliği, özellikle tarım alanlarında kontrol edilmesi ve izlenmesi gereken zorunlu konulardan biridir. Günümüzde, pratik, hızlı ve çevre dostu yöntemler olan spektral teknikler, farklı çalışmalarda ağır metal kirliliği veya kirlilik potansiyeli olan alanları belirlemek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Konya – Çumra bölgesinde jeogenesis kaynaklı Ni ve Cr ağır metal birikiminin, bölgede geniş bir alanda yetiştirilen şeker pancarı bitkisi yapraklarının spektral imzasına etkilerinin Landsat-7 ETM+ çok bantlı uydu görüntüsü ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla ağır metal birikimi belirlenen parseller ile kirlilik olmayan parsellere ait şeker pancarı yaprak spektral yansımalarının ortalama değerleri ANOVA (p< 0.05) testi ile istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Araştırma ile ortalam spktral imza eğrilerinde grafiksel olarak ~ 560 – 630 – 780  nm dalgaboylarında yansıma farklılıları oluştuğu, ancak Ni ve Cr ile kontamine olmuş topraklardan elde edilen yaprak spektral yansımalarında kontaminasyon olmayan bölgelere göre istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı belirlenmiştir. Çalışma sonucu, yansımaları etkileyen diğer besin elementi içeriklerinin grafiksel değişimin nedeni olarak ayrıca incelenmesi gerektiği ve ağır metal birikiminin devam etmesi riskine bağlı olarak bölge topraklarının belli aralıklar ile analiz edilmesi önerilmektedir.

References

  • Anonim 2012. Bitkisel Üretim Çiftçi Rehberi, konyaseker.com.tr/Upload/Files/seker-pancari.pdf.
  • And, T.K.; Sommer, S. 2012. Estimate of heavy metal contamination in soils after a mining accident using reflectance spectroscopy. Environ. Sci. Technol. 2002, 36, 2742.
  • Arellano, P., Tansey, K., Balzter, H., & Boyd, D. S. 2015. Detecting the effects of hydrocarbon pollution in the Amazon forest using hyperspectral satellite images. Environmental Pollution, 205, 225-239.
  • Chen, B.C.; Lai, H.Y.; Juang, K.W. 2012. Model evaluation of plant metal content and biomass yield for the phytoextraction of heavy metals by switchgrass. Ecotoxicol. Environ. Saf. 2012, 80, 393–400.
  • De Meester, T. 1970. Soil Map of the Great Konya Basin, Turkey. Agricultural University, Wageningen
  • Demirtaş, E. I., Nuri, A. R. I., ÖZKAN, C. F., & ASRİ, F. Ö. 2016. Domates yetiştiriciliğinde kentsel katı atık kompost kullanımının verim kalite ve ağır metal kirliliği üzerine etkileri. Derim, 33(1), 144-158.
  • Demotes-Mainard, S., Boumaza, R., Meyer, S., & Cerovic, Z. G. 2008. Indicators of nitrogen status for ornamental woody plants based on optical measurements of leaf epidermal polyphenol and chlorophyll contents. Scientia Horticulturae, 115(4), 377-385.
  • ERDAS, 2009. User's guide, http://www.erdas.com.
  • ESRI, 2004. ArcGIS Desktop Developer Guid: ArcGIS 9.1. ESRI, Redlands, CA, 335pp.
  • Faberio, C., Martin de Santa Olalla, F., Lopez, R., Dominguez, A. 2003. Production and Quality of the Sugar Beet Cultivated Under Contrelled Deficit Irrigation Conditions in a Semi-Arid Climate. Agric. Water Manage., 62: 215-227.
  • Ferreira, G., Cayford, E. L., Feng, L., Shao, Y., & Casares, M. I. 2018. Use of satellite remote-sensing techniques to predict the variation of the nutritional composition of corn (Zea mays L) for silage. Maydica, 61(1), 6.
  • Filchev, L., & Roumenina, E. 2012. Detection and assessment of abiotic stress of coniferous landscapes caused by uranium mining (using multitemporal high resolution Landsat data). Geography, Environment, Sustainability, 5(1), 52-66.
  • Gür, N., Topdemir, A., Munzuroğlu, Ö., & Çobanoğlu, D. 2004. Ağır Metal İyonlarının (Cu+ 2, Pb+ 2, Hg+ 2, Cd+ 2) Clivia sp. Bitkisi Polenlerinin Çimlenmesi ve Tüp Büyümesi Üzerine Etkileri. FÜ Fen ve Matematik Bilimleri Dergisi, 16(2), 177-182.
  • Jackson R.D. 1986. Remote sensing of biotic and abiotic plant stress. Annual Review of Phytopathology 24, 265–286.
  • Jia L., Yu Z., Li F., Gnyp M., Koppe W., Bareth G., Miao Y., Chen X., Zhang F. 2011. Nitrogen status estimation of winter wheat by using an Ikonos satellite image in the north china plain. Computer and computing technologis in agriculture V. 5 th IFIP TC5/SIG 5,1 Conference, CCTA 2011 Beijing, Cina, October 2011 Proceedings, Part II.
  • Jin, M., Liu, X., & Zhang, B. 2017. Evaluating heavy-metal stress levels in rice using a theoretical model of canopy-air temperature and leaf area index based on remote sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(7), 3232-3242.
  • Kennedy, C. D., & Gonsalves, F. A. N. 1987. The action of divalent zinc, cadmium, mercury, copper and lead on the trans-root potential and H+, efflux of excised roots. Journal of Experimental Botany, 38(5), 800-817.
  • Kokaly, R.F.; Clark, R.N. 1999. Spectroscopic determination of leaf biochemistry using band-depth analysis of absorption features and stepwise multiple linear regression. Remote Sens. Environ. 1999, 67, 267–287.
  • Krupa, Z., Siedlecka, A., Skorzynska-Polit, E., & Maksymiec, W. 2002. Heavy metal interactions with plant nutrients. In Physiology and biochemistry of metal toxicity and tolerance in plants (pp. 287-301). Springer, Dordrecht.
  • Li, X., Liu, X., Liu, M., Wang, C., & Xia, X. 2015. A hyperspectral index sensitive to subtle changes in the canopy chlorophyll content under arsenic stress. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 36, 41-53.
  • Maimaitiyiming, M., Ghulam, A., Bozzolo, A., Wilkins, J. L., & Kwasniewski, M. T. 2017. Early Detection of Plant Physiological Responses to Different Levels of Water Stress Using Reflectance Spectroscopy. Remote Sensing, 9(7), 745.
  • MGM, 2015. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Ankara.
  • Minitab, I. 2014. MINITAB release 17: statistical software for windows. Minitab Inc, USA.
  • Morisette, J.T., Jarnevich,C.S., Ullah, A., Cai, W., Pedelty, J.A., Gentle, J.E., Stohlgren, T.J., Schnase, J.L. 2006. A tamarisk habitat suitability map for the continental United States Front. Ecol. Environ., 4 (2006), pp. 11-17.
  • Nobi, E.P.; Dilipan, E.; Thangaradjou, T.; Sivakumar, K.; Kannan, L. 2010. Geochemical and geo-statistical assessment of heavy metal concentration in the sediments of different coastal ecosystems of Andaman Islands, India. Estuar. Coast. Shelf Sci. 2010, 87, 253–264.
  • Özdeniz, E., Özbey, B. G., Kurt, L., & Bölükbaşı, A. 2017. Serpantin ekolojisi ve Türkiye serpantin florası’na katkılar. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 5(1), 22-33.
  • Peng, J. F., Song, Y. H., Yuan, P., Cui, X. Y., & Qiu, G. L. 2009. The remediation of heavy metals contaminated sediment. Journal of hazardous materials, 161(2-3), 633-640.
  • Peñuelas, J.; Gamon, J.A.; Fredeen, A.L.; Merino, J.; Field, C.B. 1999. Reflectance indices associated with physiological changes in nitrogen- and water-limited sunflower leaves. Remote Sens. Environ. 1994, 48, 135–146.
  • Seven, T., Can, B., Darende, B. N., & Ocak, S. 2018. Hava ve Toprakta Ağır Metal Kirliliği. Ulusal Çevre Bilimleri Araştırma Dergisi, 1(2), 91-103.
  • Shin, J. H., Yu, J., Kim, S., Shin, H., & Koh, S. M. 2017. Relationship between spectral reflectance and metal content of Korean pine needles as a metal contamination indicator. In Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017 IEEE International (pp. 6166-6169). IEEE.
  • Shou, L.N., Jia, L.L., Cui, Z.L., Chen, X.P., Zhang, F.S. 2007. Using high-resolution satellite image to evaluate nitrogen status of winter wheat in the North China Plain. Journal of Plant Nutrition 30(10), 1669–1680.
  • Takeda, A., Kimura, K., & Yamasaki, S. I. 2004. Analysis of 57 elements in Japanese soils, with special reference to soil group and agricultural use. Geoderma, 119(3-4), 291-307.
  • Tapur, T. 1998. Eski Konya gölü ve çevresinin fiziki coğrafya özellikleri (Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü).
  • USGS, 2018. LANDSAT 7 (L7) DATA USERS HANDBOOK, U.S. Geological Survey (USGS) Landsat Project Science Office at the Earth Resources Observation and Science (EROS) Center in South Dakota.
  • Wójtowicz, M., Wójtowicz, A., & Piekarczyk, J. 2016. Application of remote sensing methods in agriculture. Communications in Biometry and Crop Science, 11, 31-50.
  • Zhao, H., Xia, B., Fan, C., Zhao, P., & Shen, S. 2012. Human health risk from soil heavy metal contamination under different land uses near Dabaoshan Mine, Southern China. Science of the Total Environment, 417, 45-54.
  • Zhou, C., Chen, S., Zhang, Y., Zhao, J., Song, D., & Liu, D. 2018. Evaluating Metal Effects on the Reflectance Spectra of Plant Leaves during Different Seasons in Post-Mining Areas, China. Remote Sensing, 10(8), 1211.
  • Zuzana, L., Lukáš, B., Lucie, K., Veronika, K., Markéta, P., Jan, M., ... & Jana, A. 2013. Detection of multiple stresses in Scots pine growing at post-mining sites using visible to near-infrared spectroscopy. Environmental Science: Processes & Impacts, 15(11), 2004-2015.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Agricultural, Engineering
Journal Section Research
Authors

Mert DEDEOĞLU> (Primary Author)
SELÇUK ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ, TOPRAK BİLİMİ VE BESLENME BÖLÜMÜ
0000-0001-8611-3724
Türkiye


Levent BAŞAYİĞİT>
ISPARTA UYGULAMALI BİLİMLER ÜNİVERSİTESİ, TARIM BİLİMLERİ VE TEKNOLOJİLERİ FAKÜLTESİ, TOPRAK BİLİMİ VE BİTKİ BESLEME BÖLÜMÜ
Türkiye

Publication Date December 31, 2018
Published in Issue Year 2018, Volume 13, Issue 2

Cite

Bibtex @research article { sduzfd491647, journal = {Ziraat Fakültesi Dergisi}, issn = {1304-9984}, eissn = {2687-3419}, address = {Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fakültesi Çünür Isparta}, publisher = {Isparta University of Applied Sciences}, year = {2018}, volume = {13}, number = {2}, pages = {36 - 45}, title = {Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi}, key = {cite}, author = {Dedeoğlu, Mert and Başayiğit, Levent} }
APA Dedeoğlu, M. & Başayiğit, L. (2018). Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi . Ziraat Fakültesi Dergisi , 13 (2) , 36-45 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/sduzfd/issue/41650/491647
MLA Dedeoğlu, M. , Başayiğit, L. "Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi" . Ziraat Fakültesi Dergisi 13 (2018 ): 36-45 <https://dergipark.org.tr/en/pub/sduzfd/issue/41650/491647>
Chicago Dedeoğlu, M. , Başayiğit, L. "Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi". Ziraat Fakültesi Dergisi 13 (2018 ): 36-45
RIS TY - JOUR T1 - Determination of The Relationship Between The Spectral Reflections of The Sugar Beet and The Heavy Metal Contents in The Soils AU - MertDedeoğlu, LeventBaşayiğit Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - DO - T2 - Ziraat Fakültesi Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 36 EP - 45 VL - 13 IS - 2 SN - 1304-9984-2687-3419 M3 - UR - Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Ziraat Fakültesi Dergisi Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi %A Mert Dedeoğlu , Levent Başayiğit %T Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi %D 2018 %J Ziraat Fakültesi Dergisi %P 1304-9984-2687-3419 %V 13 %N 2 %R %U
ISNAD Dedeoğlu, Mert , Başayiğit, Levent . "Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi". Ziraat Fakültesi Dergisi 13 / 2 (December 2018): 36-45 .
AMA Dedeoğlu M. , Başayiğit L. Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi. ISUBÜ ZFD. 2018; 13(2): 36-45.
Vancouver Dedeoğlu M. , Başayiğit L. Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi. Ziraat Fakültesi Dergisi. 2018; 13(2): 36-45.
IEEE M. Dedeoğlu and L. Başayiğit , "Şeker Pancarı Yaprak Spektral Yansımalarında Meydana Gelen Değişimin Topraklardaki Farklı Seviyede Ağır Metal İçeriklerine Bağlılığının Belirlenmesi", Ziraat Fakültesi Dergisi, vol. 13, no. 2, pp. 36-45, Dec. 2018