SavedAdd your journal

Journals / Journal of Agricultural Sciences / 2015 / Cilt: 21 Sayı: 4

Farklı Tuz Stresi Altındaki Domates Bitkisinin Spektral Yansıma İlişkileri

Namık SÖNMEZ
Namık Kemal SÖNMEZ
Gülçin Ece ASLAN
Ahmet KURUNÇ
Pages
585–595
Publication Date
2015-12-15
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)

Hesaplanan VI değeri gelişim periyodunun 12. haftasında, NDVI değerleri 14. haftasında, SI değerleri 16. haftasında, NDSI hesaplaması ise 14. haftasında belirleyici olmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada farklı tuzluluk düzeyine sahip sulama sularının domates bitkisinin enerji kullanımı üzerine etkileri incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Denemede bitki yetiştirme periyodu süresince domates bitkisine kontrol konusuna (0.5 dS m-1) ek olarak dört farklı tuzluluk düzeyine (1.5 dS m-1, 2.2 dS m-1, 3.4 dS m-1, 5.8 dS m-1) sahip sulama suyu uygulaması yapılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Hesaplanan VI değeri gelişim periyodunun 12. haftasında, NDVI değerleri 14. haftasında, SI değerleri 16. haftasında, NDSI hesaplaması ise 14. haftasında belirleyici olmuştur.
🔬Design:Experimental Field Trial
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Uzaktan algılama · Domates · Spektroradyometre

Özet

Bu çalışmada farklı tuzluluk düzeyine sahip sulama sularının domates bitkisinin enerji kullanımı üzerine etkileri incelenmiştir. Deneme, tesadüf parselleri deneme desenine göre ve kontrollü sera ortamında saksı denemesi şeklinde gerçekleştirilmiştir. Denemede bitki yetiştirme periyodu süresince domates bitkisine kontrol konusuna (0.5 dS m-1) ek olarak dört farklı tuzluluk düzeyine (1.5 dS m-1, 2.2 dS m-1, 3.4 dS m-1, 5.8 dS m-1) sahip sulama suyu uygulaması yapılmıştır. Bu süreçte, elektromanyetik spektrumun 330-1075 nm aralığında algılama yapan el spektroradyometresi ile her bir deneme konusu için spektral ölçümler gerçekleştilmiştir. Çalışmada ayrıca, Bitki İndeks Oranı (VI), Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI), Tuzluluk İndeksi (SI) ve Normalize Edilmiş Tuzluluk İndeksi (NDSI) hesaplamaları da yapılmıştır. Deneme sonucunda yapılan istatistiksel analizlerde, tuz stresinin belirlenmesinde bitkinin yansıma değerleri ile hesaplanan indeks değerleri arasında önemli ilişkiler bulunmuştur. Araştırma sonucunda domates bitkisinde tuzluluktan kaynaklanan bitki stres koşularının, mavi ve kırmızı dalga boyunda bitki gelişim periyodunun 16. haftasında, yeşil dalga boyu bölgesinde ise 13. haftasında ortaya çıktığı belirlenebilmiştir. Hesaplanan VI değeri gelişim periyodunun 12. haftasında, NDVI değerleri 14. haftasında, SI değerleri 16. haftasında, NDSI hesaplaması ise 14. haftasında belirleyici olmuştur.

🔖

Cite This Article

SÖNMEZ, N., SÖNMEZ, N. K., ASLAN, G. E., KURUNÇ, A. (2015). Farklı Tuz Stresi Altındaki Domates Bitkisinin Spektral Yansıma İlişkileri. Journal of Agricultural Sciences, Cilt: 21 Sayı: 4, 585–595. https://ajindex.com/articles/933279

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Allbed A & Kumar L (2013). Soil salinity mapping and monitoring in arid and semi-arid regions using remote sensing technology: A review. Advances in Remote Sensing 2: 373-385 Ayers R S & Westcot D W (1989). Water quality for agriculture. irrigation and drainage paper, Food and Agriculture Organization of the United Nations, 29, Rev. 1. Rome, 1-pp: 174 Ayyıldız M (1990). Sulama Suyu Kalitesi ve Tuzluluk Problemleri. Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayınları: 1196, Ders Kitabı: 344, Ankara Bresler E & Charter D L (1982). Saline and Sodic Soils. Principles Dynamics-Modelling. Springer Verlag, Berlin Heidelberg, New York., pp: 227 Büker C, Clevers J G P W & Kuhbauch W (1992). Measuring the intensity of nitrogen fertilization of grassland by means of remote sensing. European “International Space Year Conference” Remote Sensing for Environmental Monitoring and Resource Management, 30 March-4 April, Munich, Germany Bhatt C M, Singh R K, Litoria P K & Sharma P K (2004). Use of remotely sensed data and GIS techniques for assessment of aterlogged and salt-affected area Tehsilwise in Muktsar district of Punjab. GSDI 7 Conference. January 30- February 6, 2004 Theme: Spatial Data Infrastructures for a Sustainable Future Bangalor, India http://gsdidocs.org/gsdiconf/GSDI-7/ papers/Pcmb.pdf (Erişim tarihi 15.12.2012)
  2. Campbell J B (2006). Introduction to Remote Sensing. Fourth Edition The Guilford Publications, New York. pp: 6 CCRS (2003). Canada Centre of Remote Sensing. http:// www.ccrs.nrcan.gc.ca/http://www.crisp.nus. edu.sg/~research/tutorial/em.htm (Erişim tarihi 14.12.2012) Craig J C & Shih S F (1998). The spectral response of stress conditions in citrus trees: Development of methodology. Soil and Crop Science Society of Florida 57: 16-20
  3. CRISP (2011). Principles on remote sensing. Centre for remote imaging, sensing & processing. http://www. crisp.nus.edu.sg/~research/tutorial/em.htm (Erişim tarihi 14.12.2012) Çakırlar H & Topçuoğlu S F (1985). Stres terminolojisi. Çölleşen dünya ve Türkiye örneği. Sempozyum-7, 13- 17 Mayıs, Erzurum, s. 108-129
  4. Çetin M, Baz İ, Kayzoğlu T & Geymen A (2003). Çok zamanlı uydu görüntüleri ile açık maden ocaklarındaki yeryüzü değişiminin incelenmesi. 9. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 31 Mart-4 Nisan 2003, Ankara, s. 231-241
  5. Duran C (2007). Uzaktan algılama teknikleri ile bitki örtüsü analizi. Doğa Dergisi 13: 45-67
  6. Eldiery A A, Garcia L & Reich R M (2005). Estimating soil salinity from remote sensing data in corn fiel