Journals / Türkiye Herboloji Dergisi / 2019 / Cilt: 22 - Sayı: 2

Weed Detection Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Image Processing Techniques

İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Yabancı Ot Tespitinin Yapılması

Pages
211–217
Publication Date
2019-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this paper the improtance of UAH in weed control is reviewed.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:As parallel to population growth demand for food sources increase day by day.
📊
Key Findings & Data:Despite presence of several management methods plant protection agents cause significant yield loss.
💡
Conclusion & Impact:In this paper the improtance of UAH in weed control is reviewed.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İnsansız Hava Aracı · İHA · Drone

Abstract

As parallel to population growth demand for food sources increase day by day. Despite presence of several management methods plant protection agents cause significant yield loss. Among all weeds are consiredered as the leading factors. Even though through years weeds were controlled with several methods, the utilization of unmanned aerial vehicle (UAV) and the development of drone and image processing techniques is important for development of management methods after detection, identification, observation and density determination of weed. The utilization of UAH can not only be used in detection and density estimation studies but also herbicide application which will promote economic control and minimize risk to environment. In this paper the improtance of UAH in weed control is reviewed.

Özet

Nüfusun her geçen gün artması sonucunda dünya giderek daha fazla gıda maddesine ihtiyaç duymaktadır. Her ne kadar dikkatli olunsa da başta bitki koruma etmenleri nedeniyle şiddetli ürün kayıpları yaşanabilmektedir. Bu etmenlerin en başında da yabancı otlar gelmektedir. Tarihsel gelişimde çok farklı metodlar ile yabancı otlar ile mücadele edilmiş olsa da teknolojik gelişmeler ile birlikte İnsansız Hava Araçlarının (İHA) kullanılması, drone teknolojisinin gelişmesi ve bunla birlikte görüntü işleme tekniklerinin de gelişerek kombine halinde yabancı otların tespit edilmesi, takibi, teşhisi ve yoğunluklarının belirlenerek şavaşım yöntemlerinin geliştirilmesi açısından önem taşımaktadır. İHA’lar sayesinde sadece tespit ve yoğunluk çalışmaları değil, ayrıca ilaçlama çalışmalarının da yapılması zaman, ekonomiklik ve çevreye verilen zararın minimum seviyeye çekilmesi açısından önem teşkil etmektedir. Yapılmış olan bu derleme ile İHA’ların görüntü işleme teknikleri ile kullanılmak suretiyle yabancı otların tespitindeki önemine değinilmeye çalışılmıştır.

🔖

Cite This Article

ŞİN, B., KADIOĞLU, İ. (2019). Weed Detection Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Image Processing Techniques. Türkiye Herboloji Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 2, 211–217. https://ajindex.com/articles/194791

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Acıbuca V. 2010. Mardin ilinde makarnalık buğday üretim ekonomisi. Yüksek Lisans tezi, Çukurova Üniversitesi,
  2. Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana. Ağın O., Malaslı Z. (2016). Görüntü işleme tekniklerinin sürdürülebilir tarımdaki yeri ve önemi: Literatür çalışması. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi. 2016, 12 (3), 199-206. Anonim (2016a). http://www.notablebiographies.com/CaCh/Cavendish-Henry.html. Erişim tarihi: 01.12.2019 Anonim (2016b). http://www.groups.dcs.st-and.ac.uk/history/Biographies/Biot.html. Erişim tarihi: 01.12.2019
  3. 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.
  4. Blyenburgh P.V. (1999). UAVs: an Overview. Uninhabited Aerial vehicles (UAVs), Air and Space Europe Vol:1, No:5/6. Pp. 43-47.
  5. Can N. (2011). Chicago konvansiyonu’na kadar devletlerarası hava hukuku alanındaki bazı düzenlemeler, TALPA-Kokpitten Bakış Dergisi. Cramer H.H. (1967). Pflanzenschutz und Welternte. Pflanzenschutz-Nachrichten “Bayer”20:1-523,
  6. Leverkusen. Demir B., Çetin N., Kuş Z.A. (2016). Görüntü işleme tekniği ile yabancı ot renk özelliklerinin belirlenmesi. Alınteri 31 (B)-2016, 59-64. ISSN: 1307-3311.
  7. Düzgün H.Ş. (2010).
  8. Uzaktan algılamaya giriş dersi, Ünite 5- Veri görüntü önişleme. Ulusal Açık Ders Malzemeleri Konsorsiyumu. Güncan, A., Karaca M. 2014. Yabancı ot mücadelesi (Güncelleştirilmiş ve İlaveli Üçüncü Baskı) Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları Konya, 310s. Güzel M., Şin B., Turan B., Kadıoğlu İ. (2019). Real-Time detection of wild mustard (Sinapis arvensis) with deep learning (YOLO). IASTEM- 648th International Conferance on Environment and Natural Science Paper-13198. Kahveci M., Can N. (2017). İnsansız hava araçları: Tarihçesi, tanımı, dünyada ve Türkiye’deki yasal durumu. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5 (4), s.511-535.
  9. Matese A., Toscano P., Di Gennaro S.F., Genesio L., Vaccari F.P., Primicerio J., Belli C., Zaldei A., BianconiR., Gioli B. (2015). Intercomparison of uav, aircraft and satellite remote sensing platforms for precision viticulture. Remote Sensing, 7(3):2971-90.
  10. Mennan H., Uygur F.N. (1994). Samsun ili buğday ekim alanlarında görülen yabancı otların saptanması. OMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 9(2):25-35, 1994.
  11. Oerke EC., Dehne HW.,Schonbeck F., Weber A. (1994) Crop production and crop protection-estimated losses in major food and cash crops. Elsevier Science, Amsterdam, 808 pp. Ö