Vejetasyon indis değerleri ile şeker pancarı yaprak azot içeriğinin izlenmesi
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Anonim, 2012. Bitkisel üretim çiftçi rehberi, konyaseker.com.tr/Upload/Files/seker-pancari.pdf.
- Anonim, 2018. Tarım ve Orman Bakanlığı Meteorolojı Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx (Erişim tarihi 22.06.2019)
- Anonim, 2020, www.tuik.gow.tr (Erişim tarihi 16.06.2020)
- Bagheri N, Ahmadi H, Alavipanah S, Omid M, 2012. Soil-line vegetation indices for corn nitrogen content prediction. International Agrophysics. 26(2): 103-108.
- Başayiğit L, Dedeoğlu M, Akgül H, Uçgun K, Altındal M, 2017. Investigation of N deficiency in cherry trees using visible and near-infrared spectra part of the spectrum in field condition. Spectroscopy and Spectral Analysis.37(1): 293-298.
- Bausch WC, Khosla R, 2010. QuickBird satellite versus ground-based multi-spectral data for estimating nitrogen status of irrigated maize. Precision Agriculture. 11(3): 274-290.
- Cabrera-Bosquet L, Molero G, Stellacci, A, Bort J, Nogues, S, Araus J, 2011. NDVI as a potential tool for predicting biomass, plant nitrogen content and growth in wheat genotypes subjected to different water and nitrogen conditions. Cereal Res. Comm. 39(1): 147-159.
- Clevers JG, Kooistra L, Van den Brande MM, 2017. Using Sentinel-2 data for retrieving LAI and leaf and canopy chlorophyll content of a potato crop. Remote Sensing. 9(5): 405.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Ziraat Mühendisliği
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Mert Dedeoğlu
*
Bu kişi benim
0000-0001-8611-3724
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
24 Haziran 2020
Gönderilme Tarihi
19 Nisan 2020
Kabul Tarihi
24 Haziran 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 8 Sayı: 1
Cited By
Improved Na+ estimation from hyperspectral data of saline vegetation by machine learning
Computers and Electronics in Agriculture
https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106862