Görüntü İşleme Tekniklerinin Sürdürülebilir Tarımdaki Yeri ve Önemi: Literatür Çalışması
Öz
Bu çalışmada, görüntü işleme tekniklerinin sürdürülebilir tarım stratejileri arasındaki yeri ve
öneminin değerlendirilmesi yapılmıştır. Sürdürülebilir tarıma yönelik 2011-2016 yılları arasında
görüntü işleme teknikleri ile ilgili çalışmalara ait yayınlar üzerinde sentez yapılarak bu konuda ileriye
yönelik araştırma gereksinimi olan alanların ortaya çıkarılması hedeflenmiştir.
Görüntü işleme tekniklerinin, özellikle sulama, gübreleme, ilaçlama başta olmak üzere tarımsal
girdilerde etkinliğin arttırılmasına olanak sağlaması ve diğer alanlardaki başarılı uygulamalarıyla
sürdürülebilir tarıma önemli ölçüde katkı sağladığı görülmüştür. Yöntemin, anlık olarak vejetasyon
tayini, toprak nem içeriğinin belirlenmesi, hastalık ve yabancı ot lokasyonlarının saptanması,
tarımsal materyallerin sınıflandırılması gibi uygulamalarda sayısallaştırmaya elverişli olması ve
otomasyona aktarılabilme yeteneği bu katkının sağlanmasında önemli yer tutmaktadır. Ancak
yapılan çalışmaların pratiğe aktarılması hususunda eksiklikler gözlenmekte ve bu konuda
organizasyonun sağlanması ve desteklerin arttırılması gerekmektedir. Böylece görüntü işleme
tekniklerinin sürdürülebilir tarıma katkısının da giderek artacağı tahmin edilmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Anonim (2016). http:// tr.wikipedia.org (Accessed to web:20.05.2016).
- Artizzu X P B, Ribeiro A, Guijarro M, Pajares G (2011). Realtime image processing for crop/weed discrimination in maize fields. Computers and Electronics in Agriculture, 75: 337–346.
- Barbedo J G A (2014). Using digital image processing for counting whiteflies on soybean leaves. Journal of Asia- Pacific Entomology, 17: 685–694.
- Cai X, Sun Y, Zhao Y, Damerow L, Lammers P S, Sun W, Lin J, Zheng L ve Tang Y (2013). Smart detection of leaf wilting by 3D image processing and 2D Fourier transform.
- Computers and Electronics in Agriculture, 90: 68-75.
- Dutta M K, Issac A, Minhas N, Sarkar B (2016). Image processing based method to assess fish quality and freshness. Journal of Food Engineering, 177: 50-58.
- Ellahyani A, El Ansari M, El Jaffari I (2016). Trafic sign detection and recognition based on random forests. Applied Soft Computing, In Press:Corrected proof.
- FAO (2013). Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO Statistics Division, http://www.faostat.org (Erişim tarihi: Mayıs 2015).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
14 Ekim 2016
Gönderilme Tarihi
1 Temmuz 2016
Kabul Tarihi
1 Eylül 2016
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2016 Cilt: 12 Sayı: 3