Research Article

Matematiksel Modelleme Yöntemleri İle Elmada Verim ve Vejetatif Gelişimin Tahmin Edilmesi

Volume: 9 Number: 4 December 31, 2023
TR EN

Matematiksel Modelleme Yöntemleri İle Elmada Verim ve Vejetatif Gelişimin Tahmin Edilmesi

Öz

Bu çalışmada elma ağaçlarında yüksek belirleme katsayısına sahip matematiksel modellemelerle bahçe tesisini takip eden ilk 7 yıl verisine dayalı olarak bahçenin ekonomik ömrünü (15 yıl) kapsayacak şekilde verim ve vejetatif gelişimin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Göller Yöresi şartlarında yürütülen çalışmada M.9 anaçlı ‘Golden Reinders’ elma çeşidine ait ağaçlar kullanılmıştır. Bahçe tesisini takiben toplamda 15 ağaç belirlenmiş ve 7 yıl boyunca aynı ağaçların verim ve gövde çapı değerleri belirlenmiştir. Matlab programı yardımıyla toplanan verilere dayalı verim ve vejetatif gelişim regresyon modellemeleri yapılmıştır. Sonuçlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve yıl-ağaç gövde çapı ilişkisinin belirlenmesinde kuvvet regresyon modeli, ağaç gövde çapı-verim ilişkisinin belirlenmesinde ise fourier regresyon modeli ön plana çıkmıştır. Elma bahçelerinin ekonomik ömrü boyunca verim ve vejetatif gelişim nasıl bir seyir izler sorusunun cevabının ancak bu tarz modellemeler yardımıyla cevaplanabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

makine öğrenmesi , Malus x domestica , regresyon , ürün yükü

References

  1. [1] T. Ayoub Shaikh, T. Rasool, and F. Rasheed Lone, “Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming,” Comput. Electron. Agric., vol. 198, p. 107119, Jul. 2022, doi: 10.1016/J.COMPAG.2022.107119.
  2. [2] M. Pathan, N. Patel, H. Yagnik, and M. Shah, “Artificial cognition for applications in smart agriculture: A comprehensive review,” Artif. Intell. Agric., vol. 4, pp. 81–95, Jan. 2020, doi: 10.1016/J.AIIA.2020.06.001.
  3. [3] K. G. Liakos, P. Busato, D. Moshou, S. Pearson, and D. Bochtis, “Machine Learning in Agriculture: A Review,” Sensors 2018, Vol. 18, Page 2674, vol. 18, no. 8, p. 2674, Aug. 2018, doi: 10.3390/S18082674.
  4. [4] T. U. Rehman, M. S. Mahmud, Y. K. Chang, J. Jin, and J. Shin, “Current and future applications of statistical machine learning algorithms for agricultural machine vision systems,” Comput. Electron. Agric., vol. 156, pp. 585–605, Jan. 2019, doi: 10.1016/J.COMPAG.2018.12.006.
  5. [5] I. Keramatlou, M. Sharifani, H. Sabouri, M. Alizadeh, and B. Kamkar, “A simple linear model for leaf area estimation in Persian walnut (Juglansregia L.),” Sci. Hortic. (Amsterdam)., vol. 184, pp. 36–39, Mar. 2015, doi: 10.1016/j.scienta.2014.12.017.
  6. [6] P. Freund, R. J. and Wilson, W. J., Sa, Regression analysis: Statistical Modeling of a response variable (2nd ed). California, USA, Elsevier.
  7. [7] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric., vol. 147, pp. 70–90, Apr. 2018, doi: 10.1016/J.COMPAG.2018.02.016.
  8. [8] S. Chen et al., “Rapid estimation of leaf nitrogen content in apple-trees based on canopy hyperspectral reflectance using multivariate methods,” Infrared Phys. Technol., vol. 111, p. 103542, Dec. 2020, doi: 10.1016/J.INFRARED.2020.103542.
  9. [9] J. K. Basak et al., “Regression Analysis to Estimate Morphology Parameters of Pepper Plant in a Controlled Greenhouse System,” J. Biosyst. Eng., vol. 44, no. 2, pp. 57–68, Jun. 2019, doi: 10.1007/S42853-019-00014-0/FIGURES/11.
  10. [10] I. Boldina and P. G. Beninger, “Strengthening statistical usage in marine ecology: linear regression,” J. Exp. Mar. Bio. Ecol., vol. 474, pp. 81–91, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.jembe.2015.09.010.
IEEE
[1]H. Armağan and E. Atay, “Matematiksel Modelleme Yöntemleri İle Elmada Verim ve Vejetatif Gelişimin Tahmin Edilmesi”, GJES, vol. 9, no. 4, pp. 201–210, Dec. 2023, [Online]. Available: https://izlik.org/JA73WC24KD