SavedAdd your journal

Journals / Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi / 2022 / Cilt: 9 - Sayı: 4

Santa Rosa Çeşidi Erik Meyvesinin Fiziksel Özelliklerine Göre Kütle Tahmin Modelleri

Ebubekir ALTUNTAŞ
Pages
877–884
Publication Date
2022-10-18
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)

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.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, Santa Rosa erik meyvesinin geometrik özellikler, projeksiyon alanları ve hacim özelliklerine göre kütle modellemesi yapılmıştır.
📊
Key Findings & Data:Kütle tahminine yönelik modellemede, meyvenin geometrik boyutları (1. sınıflandırma), projeksiyon alanları (2. sınıflandırma) ve hacim özellikleri (3.sınıflandırma) incelenmiştir.
💡
Conclusion & Impact: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.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Geometrik boyut · Projeksiyon alan · Eliposoit küre

Özet

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.

🔖

Cite This Article

ALTUNTAŞ, E. (2022). Santa Rosa Çeşidi Erik Meyvesinin Fiziksel Özelliklerine Göre Kütle Tahmin Modelleri. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 4, 877–884. https://ajindex.com/articles/706286

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Altuntaş, E. (2021). Japon elmasının fiziksel özelliklerine göre doğrusal regresyon modelleri ile kütle tahmini. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 10 (1), 153-161.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. FAO (2022). https://fao.org. FAO Statistics Division (Erişim tarihi: 04.02.2022).
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. Jahromi, M.K., Rafiee,