NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast

Deniz Istipliler; Aliye Yıldırım Keskinoğlu

doi:10.29278/azd.1972563

TR EN

NDAVI, Orta Düzey Azot Kontrastı Altındaki Yoğun Ekmeklik Buğday Kanopilerinde Genotipik Ayrımı Artırır

Öz

Amaç: Buğdayda kanopi durumunun hızlı ve tahribatsız olarak değerlendirilmesi, azot yönetiminin iyileştirilmesi ve tarla koşullarında fenotipleme çalışmalarının geliştirilmesi açısından önemlidir. Bu çalışmada, İHA (UAV) tabanlı multispektral vejetasyon indekslerinin, orta düzeyde ancak sıfır olmayan bir azot farkına bağlı kanopi spektral varyasyonunu belirleme ve yoğun kanopi koşullarındaki generatif dönemde ticari ekmeklik buğday genotiplerini ayırt etme yeteneği değerlendirilmiştir. Materyal ve Yöntem: Araştırma, 2024–2025 yetiştirme sezonunda Bornova, İzmir, Türkiye’de yürütülmüş; düşük azot (LN) ve yüksek azot (HN) uygulamaları altında yetiştirilen on ticari ekmeklik buğday çeşidi, dört tekerrürlü bölünmüş parseller deneme deseninde incelenmiştir. Multispektral görüntüler, başaklanma sonrasında ve çiçeklenme öncesinde, MicaSense RedEdge-P sensörü ile donatılmış bir DJI Matrice 350 RTK İHA kullanılarak elde edilmiştir. Parsel düzeyindeki yansıma verilerinden dört kanopi vejetasyon indeksi (NDVI, GNDVI, CLRED ve NDAVI) hesaplanmıştır. Her bir indeks doğrusal karma modeller kullanılarak analiz edilmiş, ayrıca indekslerin tutarlılığı varyasyon katsayısı, tekrarlanabilirlik ve genotipe özgü plastisite ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Sonuç: Azot uygulaması NDVI, GNDVI ve NDAVI indekslerini anlamlı düzeyde etkilemiş; bu indekslerin değerleri HN koşullarında LN koşullarına göre daha yüksek bulunmuştur. Buna karşılık, CLRED indeksi azot uygulamasından anlamlı düzeyde etkilenmemiştir. Değerlendirilen indeksler arasında NDVI, azot uygulamasına en güçlü tepkiyi göstermiş ve genel azot kaynaklı kanopi farklılıklarının belirlenmesinde yararlı olduğunu ortaya koymuştur. Bununla birlikte, genotip etkisi yalnızca NDAVI için anlamlı bulunmuş; NDVI, GNDVI ve CLRED indeksleri genotipler arasında güvenilir bir ayrım sağlayamamıştır. Ayrıca NDAVI, en yüksek tekrarlanabilirlik değerine (0,791) ve en düşük varyasyon katsayısına (%1,14) sahip olmuş; bu durum söz konusu indeksin üstün tutarlılığını ve ayırt etme gücünü desteklemiştir. İHA tabanlı multispektral indeksler, ekmeklik buğdayda orta düzeydeki azot farklılıklarına bağlı kanopi spektral tepkilerini başarıyla ortaya koymuştur. Ancak indekslerin azot duyarlılığı ve genotipleri ayırt etme kapasitesi arasında önemli farklılıklar gözlenmiştir. İncelenen özellikler arasında NDAVI, özellikle NDVI gibi geleneksel indekslerin doyum (saturasyon) etkisi nedeniyle sınırlanabildiği koşullarda, buğday genotipleri arasındaki farklılıkları belirlemede en umut verici indeks olarak öne çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

Ekmeklik buğday, İHA tabanlı fenotipleme, multispektral görüntüleme, NDAVI, vejetasyon indeksleri, genotip ayrımı

Destekleyen Kurum

Avrupa Birliği

Proje Numarası

101160158

Teşekkür

Yazarlar, bu çalışmada bitki materyali olarak kullanılan ekmeklik buğday çeşitlerini temin ettiği için Ege Tarım Araştırma Enstitüsü'ne teşekkürlerini sunmaktadırlar.

NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast

Öz

Objective: Rapid and non-destructive assessment of wheat canopy status is important for improving nitrogen management and field-based phenotyping. This study evaluated the ability of UAV-derived multispectral vegetation indices to detect canopy spectral variation associated with a moderate, non-zero nitrogen contrast and to discriminate among commercial bread wheat genotypes under dense canopy conditions during the reproductive stage. Materials and Methods: A field experiment was conducted during the 2024–2025 growing season in Bornova, İzmir, Türkiye, using ten commercial bread wheat cultivars grown under low-nitrogen (LN) and high-nitrogen (HN) treatments in a split-plot randomized complete block design with four replications. Multispectral imagery was acquired after heading and before anthesis using a DJI Matrice 350 RTK UAV equipped with a MicaSense RedEdge-P sensor. Four canopy vegetation indices, NDVI, GNDVI, CLRED, and NDAVI, were calculated from plot-level reflectance data. Each index was analyzed using linear mixed models, and index consistency was further evaluated using coefficient of variation, repeatability, and genotype-specific plasticity. Conclusion: Nitrogen treatment significantly affected NDVI, GNDVI, and NDAVI, with higher index values under HN than LN, whereas CLRED was not significantly affected by nitrogen. Among the evaluated indices, NDVI showed the strongest nitrogen response, indicating its usefulness for detecting overall nitrogen-related canopy differences. However, genotype effects were significant only for NDAVI, while NDVI, GNDVI, and CLRED did not provide reliable genotypic discrimination. NDAVI also showed the highest repeatability (0.791) and the lowest coefficient of variation (1.14%), supporting its superior consistency and discriminatory ability. UAV-derived multispectral indices successfully detected canopy spectral responses to moderate nitrogen differences in bread wheat, but nitrogen sensitivity and genotype discrimination differed substantially among indices. Among the evaluated indices, NDAVI appears to be the most promising index for detecting differences among wheat genotypes, particularly when conventional indices such as NDVI may be constrained by saturation.

Anahtar Kelimeler

Bread wheat, UAV phenotyping, multispectral imaging, NDAVI, vegetation indices, genotype discrimination

Destekleyen Kurum

European Union

Proje Numarası

101160158

Teşekkür

The authors would like to thank the Aegean Agricultural Research Institute for supplying the bread wheat cultivars used as plant material in this study.

Kaynakça

Aranguren, M., Castellón, A., & Aizpurua, A. (2020). Crop sensor based non-destructive estimation of nitrogen nutritional status, yield, and grain protein content in wheat. Agriculture, 10(5), 148. https://doi.org/10.3390/agriculture10050148
Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., and Walker, S. (2015). Fitting linear mixed-effects models using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01
Benincasa, P., Antognelli, S., Brunetti, L., Fabbri, C. A., Natale, A., Sartoretti, V., Modeo, G., Guiducci, M., Tei, F., & Vizzari, M. (2018). Reliability of NDVI derived by high resolution satellite and UAV compared to in-field methods for the evaluation of early crop N status and grain yield in wheat. Experimental Agriculture, 54(4), 604–622. https://doi.org/10.1017/S0014479717000278
Burns, B. W., Green, V. S., Hashem, A. A., Massey, J. H., Shew, A. M., Adviento-Borbe, M. A. A., & Milad, M. (2022). Determining nitrogen deficiencies for maize using various remote sensing indices. Precision Agriculture, 23(3), 791-811. https://doi.org/10.1007/s11119-021-09861-4
Cao, Q., Miao, Y., Shen, J., Yu, W., Yuan, F., Cheng, S., Huang, S., Wang, H., Yang, W., & Liu, F. (2017). A new three-band spectral index for mitigating the saturation in the estimation of leaf area index in wheat. International Journal of Remote Sensing, 38(13), 3865–3885. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1306141
Cao, X., Liu, Y., Yu, R., Han, D., & Su, B. (2021). A comparison of UAV RGB and multispectral imaging in phenotyping for stay green of wheat population. Remote Sensing, 13(24), 5173. https://doi.org/10.3390/rs13245173
Clevers, J.G.P.W., and Gitelson, A.A. (2013). Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 344–351. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.10.008
Cormier, F., Foulkes, J., Hirel, B., Gouache, D., Moënne‐Loccoz, Y., & Le Gouis, J. (2016). Breeding for increased nitrogen‐use efficiency: a review for wheat (T. aestivum L.). Plant Breeding, 135(3), 255-278. https://doi.org/10.1111/pbr.12371
Diacono, M., Rubino, P., & Montemurro, F. (2013). Precision nitrogen management of wheat. A review. Agronomy for Sustainable Development, 33(1), 219-241. https://doi.org/10.1007/s13593-012-0111-z
Duan, J., Wu, Y., Zhou, Y., Ren, X., Shao, Y., Feng, W., Zhu, Y., Wang, Y., & Guo, T. (2018). Grain number responses to pre-anthesis dry matter and nitrogen in improving wheat yield in the Huang-Huai Plain. Scientific Reports, 8(1), 7126. https://doi.org/10.1038/S41598-018-25608-0

Fang, S., Li, Y., Ge, M., Yuan, N., Peng, Y., Gong, Y.,... & Wu, X. (2025). The role of a novel normalized dynamically adjusted vegetation index (NDAVI) based on remotely sensed absorption coefficient for estimating crop fAPAR: a case study of rice (Oryza sativa L.). Plant Phenomics, 100128. https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100128
Feng, W., Wu, Y., He, L., Ren, X., Wang, Y., Hou, G.,... & Guo, T. (2019). An optimized non-linear vegetation index for estimating leaf area index in winter wheat. Precision Agriculture, 20(6), 1157-1176. https://doi.org/10.1007/s11119-019-09648-8
Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., and Merzlyak, M.N. (1996). Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 58(3), 289–298. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00072-7
Gordillo-Salinas, V. M., Flores-Magdaleno, H., Ortiz-Solorio, C. A., Arteaga-Ramírez, R., Vázquez-Peña, M. A., & Enríquez-del Valle, J. R. (2021). Evaluation of nitrogen status in a wheat crop using unmanned aerial vehicle images. Chilean Journal of Agricultural Research, 81(3), 408–419. https://doi.org/10.4067/S071858392021000300408
Hansen, P. M., & Schjoerring, J. K. (2003). Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression. Remote sensing of environment, 86(4), 542-553. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00131-7
Hassan, M. A., Yang, M., Rasheed, A., Tian, X., Reynolds, M., Xia, X.,... & He, Z. (2021). Quantifying senescence in bread wheat using multispectral imaging from an unmanned aerial vehicle and QTL mapping. Plant physiology, 187(4), 2623-2636. https://doi.org/10.1093/plphys/kiab431
Hawkesford, M. J. (2017). Genetic variation in traits for nitrogen use efficiency in wheat. Journal of Experimental Botany, 68(10), 2627-2632. https://doi.org/10.1093/jxb/erx079
He, L., Coburn, C. A., Wang, Z. J., Feng, W., & Guo, T. C. (2018). Reduced prediction saturation and view effects for estimating the leaf area index of winter wheat. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(3), 1637-1652. https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.28681381 Herzig, P., Borrmann, P., Knauer, U., Klück, H. C., Kilias, D., Seiffert, U.,... & Maurer, A. (2021). Evaluation of RGB and multispectral unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for high-throughput phenotyping and yield prediction in barley breeding. Remote Sensing, 13(14), 2670. https://doi.org/10.3390/rs13142670
Holland, J.B., Nyquist, W.E., and Cervantes-Martínez, C.T. (2003). Estimating and interpreting heritability for plant breeding: an update. Plant Breeding Reviews, 22, 9–112. https://doi.org/10.1002/9780470650202.ch2
Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of forestry research, 32(1), 1-6. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1
Kubar, M. S., Alshallash, K. S., Asghar, M. A., Feng, M., Raza, A., Wang, C.,... & Alshamrani, S. M. (2022a). Improving winter wheat photosynthesis, nitrogen use efficiency, and yield by optimizing nitrogen fertilization. Life, 12(10), 1478. https://doi.org/10.3390/life12101478
Lenth, R. (2023). emmeans: Estimated Marginal Means, aka Least-Squares Means_. R package version 1.8. 5. Li, H., Li, D., Xu, K., Cao, W., Jiang, X., & Ni, J. (2022). Monitoring of nitrogen indices in wheat leaves based on the integration of spectral and canopy structure information. Agronomy, 12(4), 833. https://doi.org/10.3390/agronomy12040833
Liu, J., Zhu, Y., Tao, X., Chen, X., & Li, X. (2022). Rapid prediction of winter wheat yield and nitrogen use efficiency using consumer-grade unmanned aerial vehicles multispectral imagery. Frontiers in plant science, 13, 1032170. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.1032170
Lu, N., Wang, W., Zhang, Q., Li, D., Yao, X., Tian, Y.,... & Cheng, T. (2019). Estimation of nitrogen nutrition status in winter wheat from unmanned aerial vehicle based multi-angular multispectral imagery. Frontiers in plant science, 10, 1601. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01601
Meng, Q., Yue, S., Chen, X., Cui, Z., Ye, Y., Ma, W., Tong, Y., & Zhang, F. (2013). Understanding dry matter and nitrogen accumulation with time-course for high-yielding wheat production in China. PLOS ONE, 8(7), e68783. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0068783
Mutanga, O., & Skidmore, A. K. (2004). Narrow band vegetation indices overcome the saturation problem in biomass estimation. International journal of remote sensing, 25(19), 3999-4014. https://doi.org/10.1080/01431160310001654923
Noor, H., Yan, Z., Sun, P., Zhang, L., Ding, P., Li, L.,... & Gao, Z. (2023). Effects of nitrogen on photosynthetic productivity and yield quality of wheat (Triticum aestivum L.). Agronomy, 13(6), 1448. https://doi.org/10.3390/agronomy13061448
Pan, Y., Li, J., Zhang, J., He, J., Zhang, Z., Yao, X.,... & Tian, Y. (2024). Estimating leaf nitrogen accumulation considering vertical heterogeneity using multiangular unmanned aerial vehicle remote sensing in wheat. Plant Phenomics, 6, 0276. https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0276 Piepho, H.P., and Möhring, J. (2007). Computing heritability and selection response from unbalanced plant breeding trials. Genetics, 177(3), 1881–1888. https://doi.org/10.1534/genetics.107.074229
R Core Team. (2025). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/
Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., and Deering, D.W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In Proceedings of the Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, NASA SP-351, Vol. 1, 309–317.
Schmidt, P., Hartung, J., Bennewitz, J., and Piepho, H.P. (2019). Heritability in plant breeding on a genotype-difference basis. Genetics, 212(4), 991–1008. https://doi.org/10.1534/genetics.119.302134
Shiferaw, B., Smale, M., Braun, H. J., Duveiller, E., Reynolds, M., & Muricho, G. (2013). Crops that feed the world 10. Past successes and future challenges to the role played by wheat in global food security. Food security, 5(3), 291-317. https://doi.org/10.1007/s12571-013-0263-y
Shu, M., Wang, Z., Guo, W., Qiao, H., Fu, Y., Guo, Y.,... & Gu, X. (2024). Effects of variety and growth stage on UAV multispectral estimation of plant nitrogen content of winter wheat. Agriculture, 14(10), 1775. https://doi.org/10.3390/agriculture14101775
Turkish State Meteorological Service. (2025). Monthly climatic data for İzmir during the 2024–2025 wheat growing season and 1991–2020 long-term climate normals. Turkish State Meteorological Service, Ankara, Türkiye
Visual Crossing Weather. (2026). Historical monthly weather data for İzmir/Bornova, Türkiye, November 2024–June 2025. Visual Crossing Corporation. Retrieved June 13, 2026, from https://www.visualcrossing.com/
Wang, C., Feng, M. C., Yang, W. D., Ding, G. W., Sun, H., Liang, Z. Y.,... & Qiao, X. X. (2016). Impact of spectral saturation on leaf area index and aboveground biomass estimation of winter wheat. Spectroscopy Letters, 49(4), 241-248. https://doi.org/10.1080/00387010.2015.1133652
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag, New York. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4
Xing, N., Huang, W., Xie, Q., Shi, Y., Ye, H., Dong, Y.,... & Jiao, Q. (2019). A transformed triangular vegetation index for estimating winter wheat leaf area index. Remote Sensing, 12(1), 16. https://doi.org/10.3390/rs12010016
Yang, B., Wang, M., Sha, Z., Wang, B., Chen, J., Yao, X., Cheng, T., Cao, W., & Zhu, Y. (2019). Evaluation of aboveground nitrogen content of winter wheat using digital imagery of unmanned aerial vehicles. Sensors, 19(20), 4416. https://doi.org/10.3390/s19204416
Yang, M., Hassan, M. A., Xu, K., Zheng, C., Rasheed, A., Zhang, Y., Jin, X., Xia, X., Xiao, Y., & He, Z. (2020). Assessment of water and nitrogen use efficiencies through UAV-based multispectral phenotyping in winter wheat. Frontiers in Plant Science, 11, 927. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00927
Yin, Q., Zhang, Y., Li, W., Wang, J., Wang, W., Ahmad, I.,... & Huo, Z. (2023). Estimation of winter wheat SPAD values based on UAV multispectral remote sensing. Remote Sensing, 15(14), 3595. https://doi.org/10.3390/rs15143595 Zadoks, J. C., Chang, T. T., & Konzak, C. F. (1974). A decimal code for the growth stages of cereals. Weed research, 14(6), 415-421
Zhang, H., Zhao, Q., Wang, Z., Wang, L., Li, X., Fan, Z., Zhang, Y., Li, J., Gao, X., Shi, J., & Xie, W. (2021). Effects of nitrogen fertilizer on photosynthetic characteristics, biomass, and yield of wheat under different shading conditions. Agronomy, 11(10), 1989. https://doi.org/10.3390/agronomy11101989
Zhang, L., Wang, A., Zhang, H., Zhu, Q., Zhang, H., Sun, W., & Niu, Y. (2024). Estimating leaf chlorophyll content of winter wheat from UAV multispectral images using machine learning algorithms under different species, growth stages, and nitrogen stress conditions. Agriculture, 14(7), 1064. https://doi.org/10.3390/agriculture14071064
Zheng, J., Song, X., Yang, G., Du, X., Mei, X., & Yang, X. (2022). Remote sensing monitoring of rice and wheat canopy nitrogen: A review. Remote Sensing, 14, Article 5712. https://doi.org/10.3390/rs14225712

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Agronomi, Tahıllar ve Yemeklik Tane Baklagiller

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Deniz Istipliler ^*
0000-0002-0887-1121
Türkiye

Aliye Yıldırım Keskinoğlu Bu kişi benim
0000-0002-8101-0803
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

22 Eylül 2026

Gönderilme Tarihi

16 Haziran 2026

Kabul Tarihi

29 Temmuz 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 15

DOI

https://doi.org/10.29278/azd.1972563

IZ

https://izlik.org/JA56PR45WF

APA

Istipliler, D., & Yıldırım Keskinoğlu, A. (2026). NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast. Akademik Ziraat Dergisi, 15. https://doi.org/10.29278/azd.1972563

AMA

1.Istipliler D, Yıldırım Keskinoğlu A. NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast. Akademik Ziraat Dergisi. 2026;15. doi:10.29278/azd.1972563

Chicago

Istipliler, Deniz, ve Aliye Yıldırım Keskinoğlu. 2026. “NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast”. Akademik Ziraat Dergisi 15 (Eylül). https://doi.org/10.29278/azd.1972563.

EndNote

Istipliler D, Yıldırım Keskinoğlu A (01 Eylül 2026) NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast. Akademik Ziraat Dergisi 15

IEEE

[1]D. Istipliler ve A. Yıldırım Keskinoğlu, “NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast”, Akademik Ziraat Dergisi, c. 15, Eyl. 2026, doi: 10.29278/azd.1972563.

ISNAD

Istipliler, Deniz - Yıldırım Keskinoğlu, Aliye. “NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast”. Akademik Ziraat Dergisi 15 (01 Eylül 2026). https://doi.org/10.29278/azd.1972563.

JAMA

1.Istipliler D, Yıldırım Keskinoğlu A. NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast. Akademik Ziraat Dergisi. 2026;15. doi:10.29278/azd.1972563.

MLA

Istipliler, Deniz, ve Aliye Yıldırım Keskinoğlu. “NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast”. Akademik Ziraat Dergisi, c. 15, Eylül 2026, doi:10.29278/azd.1972563.

Vancouver

1.Deniz Istipliler, Aliye Yıldırım Keskinoğlu. NDAVI Improves Genotypic Discrimination in Dense Bread Wheat Canopies under Moderate Nitrogen Contrast. Akademik Ziraat Dergisi. 01 Eylül 2026;15. doi:10.29278/azd.1972563

Amaç ve Kapsam

Akademik Ziraat Dergisi, Ordu Üniversitesi Ziraat Fakültesi tarafından sürekli, uluslararası ve hakemli bir bilimsel dergi olup CAB Abstracts, TR-Dizin (ULAKBİM), EBSCO tarafından taranmakta ve dizinlenmektedir.

Dergide tarım bilimleri ve ilgili alanlarda makaleler yayınlanmakta olup araştırmalar sonucu elde edilen bilimsel bilgilerin ve önemli sonuçların geniş kitlelere, okuyuculara ulaştırılması amaçlanmıştır.

Dergide İngilizce yazılmış, öncelikli olarak orijinal araştırma sonuçları yayınlanabilir.
Dergide yayınlanacak makaleler, tarım bilimleri ve ilgili alanlarda olmalıdır (Bitki fizyolojisi, ıslahı ve genetiği, yetiştirme tekniği, biyoteknoloji; bahçe bitkileri, tarla bitkileri; zootekni, fizyolojisi, ıslahı ve genetiği, biyoteknoloji vb.; bitki koruma vb.; toprak bilimi ve bitki besleme; gıda bilimi, teknolojisi,mikrobiyolojisi, muhafazası, güvenliği vb; organik tarım, iyi tarım uygulamaları gibi sürdürülebilir tarım sistemleri, seracılık,sulama, tarımsal yapılar, tarımsal sitoloji vs).
Lisansüstü tezler veya TÜBİTAK, DPT, BAP gibi çeşitli kurumlarca desteklenen proje bulgularından kısımlar içeren eserler ilgililerinden gerekli izinler alındıktan sonra hazırlanmalı, ilgili durum dipnotta mutlaka belirtilmelidir. Yine eser daha önce kongre, sempozyum vb. toplantılarda sunulmuş ve özet hali yayınlanmış ise bu durumda yine dipnot düşerek belirtilmelidir. Yazarlara telif ücreti ödenmez. Sorumlu yazara eserin yer aldığı basılı sayıdan bir adet ve eserin pdf formatında hazırlanmış hali gönderilir.
Yayınlanması istenilen eserin, daha önce başka bir dergide yayınlanmamış veya başka bir dergiye gönderilmemiş olması ve yayına uygun görülmesi gereklidir. Eserler, içerik, yazım kurallarına uygunluk ve benzerlik oranı değerlendirilme sonrası bilimsel incelemeye alınır. Yayın kurulu makalenin konusu ile ilgili en az iki hakemin değerlendirmesini aldıktan sonra yayınlama veya yayınlamama hakkına sahiptir.
Yayınlanan yazılardaki bilimsel içerikler, sonuçlar, yazının etik kurallara uygun olup olmadığının sorumluluğu yazarlara aittir. Ziraat Fakültesi, Editör ve Yayın Kurulu, yayınlanan bilgilerden sorumlu değildir.
Eserler bilim etiği ilkelerine uygun olarak hazırlanmalı, gerekliyse Etik Kurul Raporu'nun bir kopyası eklenmelidir.

Yazım Kuralları

Akademik Ziraat Dergisi İçin Eser Yazım İlkeleri

2026 yılından itibaren dergiye başvuran eserler İngilizce olarak hazırlanmalıdır.

Araştırma makaleleri (Research article): maksimum 7000 kelime. (Bu makale türü için gönderime açıktır.)

Araştırma notu (Research note): Editör, Araştırma Makalesi olarak gönderilen çalışmaları Araştırma Notu olarak yayımlanmak üzere değerlendirebilir. Bu işlem, makale gönderildikten sonra yazarın onayı alınarak yapılır.
Derleme makaleleri (Review article): maksimum 13000 kelime. (Derleme makaleleri davet üzerine yayımlanır ve ilgili alanda uzman bilim insanları tarafından hazırlanmalıdır. Yazarların derleme makalesini göndermeden önce editörle iletişime geçmeleri önerilir.)

Eserin tamamında çift satır aralığı, sağ, sol, üst ve alt kenarlardan 2,5 cm boşluk ve Arial (12 punto) yazı karakteri kullanılmalıdır.

Eserin tamamına satır numarası “sürekli” olarak verilmelidir.

Ayrıca tüm başlıklar ve paragraflar girinti kullanılmadan, iki yana yaslı biçimde yazılmalıdır.

Makalenin başlığı ve alt başlıklar, her kelimenin ilk harfi büyük, kalın ve sola yaslı olarak yazılmalıdır.
Daha önce kongre, sempozyum vb. etkinliklerde sözlü ya da poster özet bildiri olarak sunulmuş eserlerde; lisansüstü tezlerden veya TÜBİTAK, DPT, BAP gibi kurumlarca desteklenen projelerin bulgularını içeren çalışmalarda, bu durum eser başlığına üst simge (*) eklenerek belirtilmelidir. Açıklama, yazar isimleri ve adres bilgileri verildikten sonra normal yazı karakterinde ve sola yaslı olarak yazılmalıdır.

Yazar(lar): Unvan kullanılmadan, yazar adları küçük harf, soyadları büyük harf olacak şekilde sola yaslı yazılmalıdır.

Yazar adresleri için soyadlarının üzerine üst simge rakam verilmelidir. Açık adresler, yazar(lar) bilgisinin hemen altında normal yazı karakterinde ve sola yaslı olarak yazılmalıdır.
Örnek: Ad SOYAD¹

Sorumlu Yazar (Corresponding Author): Adres bilgilerinin altında, sola yaslı, ad küçük harf, soyad büyük harf olacak şekilde yazılmalı ve e-posta adresi belirtilmelidir.
Örnek: Ad SOYAD, e-posta: adi@mail.edu.tr

Sunulan araştırma makalesi aşağıdaki bölümlerden oluşmalıdır:

- İngilizce başlık

- İngilizce öz (250 kelimeyi geçmemelidir ve abstract, Objective: The purpose of the research should be clearly stated. Materials and Methods: The information about material, data collection method, analysis techniques, statistics etc. used in the research should be given briefly. Results: The main findings regarding the research objectives / questions should be given. Conclusion: The main conclusion and suggestions regarding the research objectives/questions should be given. kısımlarını içermelidir.)

- İngilizce anahtar kelimeler (Keywords)

- Makalenin Türkçe başlığı

- Türkçe öz: (T250 kelimeyi geçmemelidir ve Türkçe öz, Amaç: Araştırmanın hangi amaç ile gerçekleştirildiği net olarak ifade edilmelidir. Materyal ve Yöntem: Araştırmada kullanılan materyal, veri toplama yöntemi, analiz teknikleri, istatistik vs. konularında kısa bilgiler verilmelidir. Araştırma Bulguları: Araştırma amaçlarına/sorularına ilişkin ana bulgular ifade edilmelidir. Sonuç: Araştırma amaçlarına/sorularına ilişkin temel çıkarımlar ve öneriler ifade edilmelidir. bölümlerini içermelidir.)

- Türkçe anahtar kelimeler

İngilizce metin: Introduction, Material and Methods, Results, Discussion, Conclusion, Acknowledgements (gerekli ise), Authors’ Contributions, References

Makalelere kaynaklardan önce Çıkar Çatışması (Çıkar çatışması var ise belirtiniz, yok ise ‘’ Yazarlar arasında herhangi bir çıkar çatışması yoktur’’ şeklinde ifade ediniz.), Yazarların Katkı Beyanı (Yazarların araştırmanın hangi kısmına katkıda bulundukları belirtilmelidir ve Ad ve Soyadların baş harfleri kullanılmalıdır. Örnek: GD: Araştırmanın … aşamalarına katkıda bulunmuştur). ve varsa Destek ve Teşekkür beyanına yer verilmelidir.

Şekiller: Makale içerisinde yer alan tüm şekil, resim, grafik, harita, fotoğraf ve benzeri materyaller “Figure” olarak adlandırılmalıdır. Gerekli görüldüğü takdirde şekillerin yüksek çözünürlüklü halleri dergi tarafından talep edilebilir.

Çizelgeler: Cetvel ve tablolar “Table” olarak adlandırılmalıdır.

Her bir şekil ve çizelge, makale içerisinde uygun olan yere yerleştirilmelidir.

Metin içi kaynak gösterimi aşağıdaki biçimde yapılmalıdır:
Soyad, (2020) Soyad1 and Soyad2, (2020) Soyad et al., (2020) vb.

Metin sonu kaynak gösterimi aşağıdaki biçimde yapılmalıdır:

(Soyad, 2020) (Soyad1 and Soyad2, 2020; Soyad et al., 2020) vb.

Akademik Ziraat Dergisi Kaynakların Bildirim Şekli

Kaynak yazımında APA kuralları uygulanır. Kaynaklar alfabetik sıraya göre düzenlenmelidir. (doi bilgileri mümkün olduğu müddetçe tam olarak verilmelidir)

Kaynak Gösterim Örnekleri
Dergi Makaleleri

Dergi makalesi: 1 yazarlı
Metin içinde atıf: (Grady, 2019)
Grady, J. S. (2019). Emotions in storybooks: A comparison of storybooks that represent ethnic and racial groups in the United States. Psychology of Popular Media Culture, 8(3), 207–217. https://doi.org/10.1037/ppm0000185

Dergi makalesi: 2 yazarlı
Metin içinde atıf: (Rybaczewska, and Sparks, 2005)
Rybaczewska, M., & Sparks, L. (2022). Ageing consumers and e-commerce activities. Ageing and Society, 42(8), 1879–1898. https://doi.org/10.1017/S0144686X20001932

Dergi makalesi: 3 ve daha fazla yazarlı
Metin içinde atıf: (Grady et al., 2019)
Grady, J. S., Her, M., Moreno, G., & Yelinek, J. (2019). Emotions in storybooks: A comparison of storybooks that represent ethnic and racial groups in the United States. Psychology of Popular Media Culture, 8(3), 207–217. https://doi.org/10.1037/ppm0000185

Dergi makalesi: Makale sayısı olan (sayfa sayısı olmayan)
Schlesselmann, A. J., McNally, R. J., & Held, P. (2025). Using network analysis to characterize clinical improvement during cognitive processing therapy. Behaviour Research and Therapy, 185, Article 104678. https://doi.org/10.1016/j.brat.2024.104678

Kitaplar
Kitap: Tek yazarlı
Jackson, L. M. (2019). The psychology of prejudice: From attitudes to social action (2nd ed.). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/0000168-000

Kitap: İki yazarlı
Svendsen, S., & Løber, L. (2020). The big picture/Academic writing: The one-hour guide (3rd digital ed.). Hans Reitzel Forlag. https://thebigpicture-academicwriting.digi.hansreitzel.dk/

Kitap: Tek Editörlü
Kesharwani, P. (Ed.). (2020). Nanotechnology based approaches for tuberculosis treatment. Academic Press.

Kitap: 2 veya daha fazla editörlü
Torino, G. C., Rivera, D. P., Capodilupo, C. M., Nadal, K. L., & Sue, D. W. (Eds.). (2019). Microaggression theory: Influence and implications. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781119466642

Basılmış kitap bölümü
Dillard, J. P. (2020). Currents in the study of persuasion. In M. B. Oliver, A. A. Raney, & J. Bryant (Eds.), Media effects: Advances in theory and research (4th ed., pp. 115–129). Routledge.
Aron, L., Botella, M., & Lubart, T. (2019). Culinary arts: Talent and their development. In R. F. Subotnik, P. Olszewski-Kubilius, & F. C. Worrell (Eds.), The psychology of high performance: Developing human potential into domain-specific talent (pp. 345–359). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/0000120-016

Sözlük / Ansiklopedi Maddeleri
American Psychological Association. (n.d.). Just-world hypothesis. In APA dictionary of psychology. Retrieved January 18, 2020, from https://dictionary.apa.org/just-world-hypothesis

Kitap: Yazarı olmayan
Metin içinde atıf: (The Australian Oxford dictionary, 1999)
The Australian Oxford dictionary (3rd ed.). (1999). Melbourne: Oxford University Press.

Kitap: Yazarı kurum olan
Metin içinde atıf: (Australian Bureau of Statistics, 2000)
Australian Bureau of Statistics. (2000). Population by age and sex, New South Wales, 30 June 2000 (ABS Cat. no. 3235.1). Canberra, Australian Capital Territory: Yazar.

Konferans Bildirileri
Dergide basılmış konferans bildirileri
Duckworth, A. L., Quirk, A., Gallop, R., Hoyle, R. H., Kelly, D. R., & Matthews, M. D. (2019). Cognitive and noncognitive predictors of success. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, 116(47), 23499–23504. https://doi.org/10.1073/pnas.1910510116

Konferans kitabında basılmış bildiri
Bedenel, A.-L., Jourdan, L., & Biernacki, C. (2019). Probability estimation by an adapted genetic algorithm in web insurance. In R. Battiti, M. Brunato, I. Kotsireas, & P. Pardalos (Eds.), Lecture notes in computer science: Vol. 11353. Learning and intelligent optimization (pp. 225–240). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05348-2_21

Tezler
Yayımlanmamış tez
Harris, L. (2014). Instructional leadership perceptions and practices of elementary school leaders [Unpublished doctoral dissertation]. University of Virginia.

Yayımlanmış tez
Kabir, J. M. (2016). Factors influencing customer satisfaction at a fast food hamburger chain: The relationship between customer satisfaction and customer loyalty (Publication No. 10169573) [Doctoral dissertation, Wilmington University]. ProQuest Dissertations & Theses Global.

Web Kaynakları
Web sayfası: Yazarlı
Bologna, C. (2019, October 31). Why some people with anxiety love watching horror movies. HuffPost. https://www.huffpost.com/entry/anxiety-love-watching-horror-movies_l_5d277587e4b02a5a5d57b59e

Kurum
Metin içinde atıf: (World Health Organization, 2018)
World Health Organization. (2018, May 24). The top 10 causes of death. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death

Web sayfası: Tarihi olmayan
Metin içinde atıf: (U.S. Census Bureau, n.d.)
U.S. Census Bureau. (n.d.). U.S. and world population clock. U.S. Department of Commerce. Retrieved January 9, 2020, from https://www.census.gov/popclock/

Etik İlkeler ve Yayın Politikası

Dergimiz, bilimsel yayıncılıkta dürüstlük, şeffaflık ve akademik etik ilkelerini esas almakta olup, Committee on Publication Ethics (COPE) tarafından yayımlanan rehber, ilke ve politikaları benimsemektedir. Yayın sürecine dâhil olan yazarlar, hakemler, editörler ve yayıncı dâhil tüm paydaşların bu etik ilkelere uygun hareket etmesi beklenmektedir.
Dergiye gönderilen çalışmaların özgün olması, daha önce herhangi bir dergide yayımlanmamış veya eş zamanlı olarak başka bir dergiye gönderilmemiş olması gerekmektedir. İntihal, uydurma veya çarpıtılmış veri kullanımı, dilimleme, mükerrer yayın, uygunsuz yazarlık ve çıkar çatışmasının gizlenmesi gibi etik dışı yayın uygulamalarına kesinlikle izin verilmez. Tüm gönderiler benzerlik tespit yazılımları kullanılarak taranmakta olup, etik ihlal tespit edilmesi durumunda COPE yönergeleri doğrultusunda işlem yapılmaktadır.
Yazarlar, çalışmalarının bilimsel ve etik kurallara uygun olarak yürütüldüğünden sorumludur. İnsan veya hayvan deneklerin kullanıldığı araştırmalarda, ilgili Etik Kurul onayının alınmış olması ve gerekli görülen durumlarda bu onaya ait belgelerin makale ile birlikte sunulması zorunludur. Ayrıca, araştırmanın yürütülmesinde sağlanan mali veya kurumsal destekler ile olası çıkar çatışmaları açık bir şekilde beyan edilmelidir.
Hakem değerlendirme süreci gizlilik, tarafsızlık ve objektiflik ilkeleri doğrultusunda yürütülür. Hakemlerin, değerlendirdikleri çalışmalarla ilgili gizliliği korumaları, bilimsel ölçütlere dayalı değerlendirme yapmaları ve varsa çıkar çatışmalarını editöre bildirmeleri beklenmektedir. Editöryal kararlar; çalışmanın bilimsel niteliği, özgünlüğü, dergi kapsamına uygunluğu ve etik ilkelere uyumu esas alınarak verilmektedir.
Etik ihlal şüphesi veya tespiti hâlinde dergimiz, COPE tarafından yayımlanan akış şemaları ve öneriler doğrultusunda inceleme yapar ve gerekli durumlarda makalenin reddi, yayından kaldırılması (geri çekme) veya ilgili kurumların bilgilendirilmesi gibi uygun yaptırımları uygular.

Makalenin Geri Çekilmesi ve Düzeltme Politikası
Yayınlanmış makaleler, bilimsel veya etik açıdan ciddi hatalar içermesi, veri uydurma veya çarpıtma, intihal, mükerrer yayın, etik ihlal ya da benzeri durumların sonradan tespit edilmesi hâlinde geri çekilebilir (retraction). Geri çekme işlemleri, Committee on Publication Ethics (COPE) tarafından belirlenen ilke ve prosedürler doğrultusunda yürütülür.
Geri çekme kararı; editörler, yayın kurulu ve gerekli durumlarda yazarlar ile ilgili kurumların görüşleri alınarak verilir. Geri çekilen makaleler dergi arşivinde erişime açık kalır, ancak makalenin tüm sayfalarında “Geri Çekildi / Retracted” ibaresi açıkça belirtilir ve geri çekme gerekçesi şeffaf bir şekilde yayımlanır.
Bilimsel bütünlüğü etkileyen ancak makalenin tamamının geri çekilmesini gerektirmeyen durumlarda düzeltme (correction) veya ifade notu (editorial expression of concern) yayımlanabilir.