Dergiler / Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 55 - Sayı: 1
Gül koşnili (Rhodococcus perornatus Cockerell & Parrott) (Hemiptera: Coccidae)’un görüntü işleme yöntemleri kullanılarak sayılması
- Sayfa
- 95–102
- DOI
- —
Özet
Yağ güllerinde zararlı sayımı ziraat uzmanları tarafından doğrudan sayma (stereomikrokop altında, genelde 40X yakınlaştırma) yöntemi kullanılarak yapılmaktadır. Fakat yorgunluk, bıkkınlık ve dikkatsizlik gibi insani durumlardan sıkça etkilenilmesi sayım hatalarına neden olmaktadır. Proje çıktısı olan yöntem daha önce bu konuda uygulanmamış bir yöntem olmasından dolayı ve hata oranını sıfıra indirgemesinden dolayı farklılık yaratmaktadır. Isparta merkez bölgesinde yetişen yağ güllerinden alınan bulaşık dal örnekleri 1.5 cm’lik parçalara ayrılıp ölçüme hazır hale getirilmiştir. Leica marka Z16 APO model makroskop ile (1X Magnification); (0.57 Zoom factor); (16:1 Zoom) ölçekli olarak 13 adet örnek dal görüntüsü alınmıştır. Alınan görüntüler Leica las 4.50 mikroskop yazılım platformunda gerekli görüntü kalitesi arttırma işlemleri yapılarak işlenebilir hale getirilmiştir. Makroskoptan alınan görüntüler Matlab programı ve yazılım dili ile morfolojik görüntü işleme yöntemleri kullanılarak sayılabilir forma dönüştürülmüştür. 1.nimf koşnil, 2.nimf koşnil ve erginlerin belirlenmesi, ortalama koşnil boyutlarının çıkartılması amacıyla bir algoritma oluşturulmuştur. Yazılan algoritmaya bağlı kalınarak sayım işlemleri yapılmış ve tablolar düzenlenmiştir.
Abstract
Harmful counting of oil roses is carried out by agricultural experts using direct counting method (under stereomicroscope, generally 40X Zoom). But frequent influences from human situations such as fatigue, boredom and carelessness cause counting errors. The method of outputting the project differs because it is a method which has not been applied in this field before and because error rate is not reduced to zero. Dish samples taken from the oil roses grown in Isparta central region were separated into 1.5 cm pieces and prepared for measurement. 13 sample branch images were taken by Leica brand Z16 APO model macroscope (1X Magnification); (0.57 Zoom factor); (16: 1 Zoom) scaled. Acquired images were processed in the Leica las 4.50 microscope software platform by performing the necessary image quality enhancement operations. Images from the macroscope are converted into countable form by Matlab program and software language using morphological image processing methods. An algorithm has been created to determination of the 2.nimf adults cochineal, 1.nimf cochineal and 2.nimf cochineal and calculate average cochineal dimensions. Counting was done and schedules were arranged according to the written algorithm.