Santa Rosa Çeşidi Erik Meyvesinin Fiziksel Özelliklerine Göre Kütle Tahmin Modelleri

Yıl 2022, Cilt: 9 Sayı: 4, 877 - 884, 18.10.2022

Ebubekir Altuntaş

https://doi.org/10.30910/turkjans.1077862

Öz

Bu çalışmada, Santa Rosa erik meyvesinin geometrik özellikler, projeksiyon alanları ve hacim özelliklerine göre kütle modellemesi yapılmıştır. Kütle tahminine yönelik modellemede, meyvenin geometrik boyutları (1. sınıflandırma), projeksiyon alanları (2. sınıflandırma) ve hacim özellikleri (3.sınıflandırma) incelenmiştir. Geometrik boyutlar; uzunluk (L), genişlik (W), kalınlık (T) ve geometrik ortalama çap (GOÇ) değerlerinden oluşmaktadır. Projeksiyon alanları; birincil (BPA), , ikincil (IPA) ve üçüncül (UPA) ve kriter alan (KA) olarak kategorize edilmiştir. Hacim özellikleri için yassı küre hacim (VOBL) ve elipsoit küre (VELP) geometrileri kullanılmıştır. Kütle tahmini için doğrusal regresyon modeli kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre maksimum belirtme katsayısı (R2), minimum regresyon standart hatası (RSE), ortalama bağıl sapma (MRD) ve minimum kök ortalama karesel hata (RMSE) değerleri dikkate alınarak kütle modellerinden önerilerde bulunulmuştur. Erik meyvesinde geometrik boyutlar, projeksiyon alanlar ve hacimler bazında kütle tahmininde geliştirilen modeller arasında maksimum belirtme katsayısı (R2), minimum regresyon standart hatası (RSE) ve minimum kök ortalama karesel hata (RMSE) değerlerini veren M=-23.240-1.244BPA+3.070IPA+3.218UPA (R2=0.959, RSE=1.462, MRD=1.939, RMSE=4.425) model önerilmiştir. Kütle tahmini için önerilen modeller; erik meyvelerinin hasat sonrası sınıflama, temizleme ve boyutlandırmasına ilişkin makine ve sistemlerin tasarımına, projelenmesine ve geliştirilmesinde mühendislik verisi olarak kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

Geometrik boyut, Projeksiyon alan, Eliposoit küre, Lineer model

Kaynakça

• Altuntaş, E. (2021). Japon elmasının fiziksel özelliklerine göre doğrusal regresyon modelleri ile kütle tahmini. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 10 (1), 153-161.
• Altuntas, E. ve Mahawar, M.K. (2021). Mass prediction of cherry laurel genotypes based on physical attributes using linear regression models. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 38(1): 87-94.
• Altuntaş, E., Öztürk, B. ve Saraçoğlu, O. (2020). Metil Jasmonat Uygulamaları ve Hasat Dönemlerinin Erik Meyvelerinin Fiziksel, Mekanik ve Kimyasal Özellikleri Üzerine Etkisi. Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi (UTYHBD), 6(1): 75-83.
• Berberoglu, E., Altuntas, E. ve Dulger, E. (2014). Development of adequate mathematical models to predict the mass of potato varieties from their some physical attributes. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 31(3): 1-9.
• Boydas, M.G., Sayinci, B., Gozlekci, S., Oztürk, I. ve Ercisli, S. (2012). Basic physical properties of fruits in loquat (Eriobotrya Japonica (Thunb. Lindl.) cultivars and genotypes determined by both classical method and digital image processing. African Journal of Agricultural Research, 7(29): 4171-4181.
• Demir, B., Sayıncı, B., Çetin, N., Yaman, M. ve Çömlek, R. (2019). Shape discrimination of almond cultivars by elliptic fourier descriptors. Erwerbs-Obstbau, 61(3): 245-256.
• Er, O., Cetişli, B., Sofu, M.M., Kayacan, M.C. (2013). Gerçek zamanlı otomatik elma tasnifleme. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 17(2): 31-38.
• Esehaghbeygi, A., Pirnazari, K., Kamali, M., & Razavi, J. (2013). Physical, and mechanical properties of three plum varieties (Prunus domestica L.). Thai Journal of Agricultural Science, 46(2): 95-101.
• FAO (2022). https://fao.org. FAO Statistics Division (Erişim tarihi: 04.02.2022).
• Golmohammadi, A. ve Purrahimi G. (2009). Physical Properties of Three Potato Varieties During Storage Period. 10. International Agricultural Engineering Conference, Asian Assocation for Agricultural Engineering, 7-10 December, 2009.
• Gorji Chakespari, A., Rajabipour, A. ve Mobli, H. (2010). Mass modeling of two apple varieties by geometrical attributes. Australian Jurnal of Agricultural Engineering, 1(3): 112-118.
• Jahromi, M.K., Jafari, A., Rafiee, S., Mirasheh, R., Mohtasebi, S.S. (2008). Mass modeling of date fruit (cv. Zahedi) with some physical characteristics. American-Eurasian Journal of Agricultural & Environmental Sciences, 3(1), 127-131.
• Jahromi, M.K., Rafiee, S., Mirasheh, R., Jafari, A., Mohtasebi, S.S., Ghasemi Varnamkhasti M. (2007). Mass and Surface Area Modeling of Bergamot (Citrus medica) Fruit with Some Physical Attributes. Agricultural Engineering International: the CIGR Ejournal. Manuscript FP 07 029. Vol. IX. October, 2007.
• Khezri, S.L., Rashidi, M., Gholami, M. (2012). Modeling of Peach Mass Based on Geometrical Attributes Using Linear Regression Models. American-Eurasian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, 12 (7), 991-995.
• Kim, D.O., Chun, O.K., Kim, Y.J., Moon, H.Y. ve Lee, C.Y. (2003). Quantification of polyphenolics and their antioxidant capacity of fresh plums. Journal of Agricultural Food Chemistry, 51: 6509–6515.
• Kuna-Broniowska, I., Gadyszewska, B. ve Ciupak, A. (2012). Effect of storage time and temperature on poisson ratio of tomato fruit skin. International Agrophysics, 26: 39-44.
• Lorestani, A.N. ve Tabatabaeefar, A. (2006). Modelling the mass of kiwifruit by geometrical attributes. Int. Agrophysics, 20, 135-139.
• Mahawar, M.K., Bibwe, B., Jalgaonkar, K. ve Ghodki, B.M. (2019). Mass modeling of kinnow mandarin based on some physical attributes. Journal of Food Process Engineering, 42 (5), https://doi.org/ 10.1111/jfpe.13079.
• Rashidi, M. ve Seyfi, K. (2008). Modeling of kiwifruit mass based on outer dimensions and projected areas. American-Eurasian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, 3, 14-17.
• Rashidi, M. ve Gholami, M. (2008). Classification of Fruit Shape in Kiwifruit Using the Analysis of Geometrical Attributes. American-Eurasian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, 3(2), 258-263.
• Saraçoğlu, T. (2017). Mathematical Models for Estimating the Mass of Plum Fruit by Selected Physical Properties. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University, 34 (3), 82-90.
• Saraçoğlu, T. ve Özarslan, C. (2015). Kiraz Domatesi Meyvesinin Kütle ve Hacminin Matematiksel Modellemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 12(1), 103-108.
• Sasikumar, R., Vivek, K., Chakkaravarthi, S. ve Deka, S.C. (2020). Physicochemical Characterization and Mass Modeling of Blood Fruit (Haematocarpus Validus) – An Underutilized Fruit of Northeastern India, International Journal of Fruit Science, https://doi.org/10.1080/15538362.2020.1848752
• Sayinci, B., Ercisli, S., Ozturk, I., Eryilmaz, Z. ve Demir, B. (2012). Determination of size and shape in the ‘Moro’ blood orange and ‘Valencia’ sweet orange cultivar and its mutants using image processing. Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napuca, 40(1), 234-242.
• Sharifi, M., Rafiee, S., Keyhani, A., Jafari, A., Mobli, H., Rajabipour A. ve Akram A. (2007). Some physical properties of orange (var. Tompson). International Agrophysics, 21, 391-397.
• TÜİK (2022). https://data.tuik.gov.tr/ (Erişim tarihi: 04.02.2022).
• Vivek, K., Mishra, S. ve Pradhan R.C., 2018. Physicochemical characterization and mass modelling of Sohiong (Prunusnepalensis L.) fruit. Journal of Food Measurement and Characterization, 12, 923–936.
• Vursavuş, K.K., Kesilmiş, Z. (2016). Hasarsız çarpma tekniği kullanılarak domates meyvesinin kütle tahmini için farklı model yaklaşımlarının geliştirilmesi ve değerlendirilmesi Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 31, 385-392.
• Zainal A’Bidin, F.N., Shamsudin, R., Mohd Basri, M.S. ve Mohd Dom, Z. (2020). Mass Modelling and Effects of Fruit Position on Firmness and Adhesiveness of Banana Variety Nipah. International Journal of Food Engineering, e2019019.