Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightRegresyon analizleri, SPAD değerleri ile vejetasyon indeksleri arasındaki ilişkilerin doğrusal olmayan bir yapı sergilediğini ve kuadratik modellerin daha yüksek açıklayıcılık sağladığını ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Yaprak rengi, bitkiler için estetik bir özellik olmanın yanı sıra, bitkinin fizyolojik durumunu da yansıtan önemli bir göstergedir. Bu çalışmada, Photinia × fraseri Dress. fidanlarında yaprak rengine (yeşil ve kırmızı) bağlı olarak ortaya çıkan klorofil farklılıklarının belirlenmesi ve bu farklılıkların RGB tabanlı görüntü analizlerinden türetilen vejetasyon indeksleri ile ilişkisinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Çalışma materyalini, aynı çevresel koşullarda yetiştirilen dört yaşındaki fidanlardan alınan yeşil ve kırmızı yapraklar oluşturmuştur. Yaprak klorofil içeriği taşınabilir klorofilmetre (SPAD-502) kullanılarak belirlenmiş; aynı yapraklara ait kırmızı (R), yeşil (G) ve mavi (B) renk değerleri taranmış görüntüler üzerinden ImageJ yazılımı ile elde edilmiştir. RGB verileri kullanılarak aşırı yeşil indeksi (excess green, E×G), normalize edilmiş yeşil–kırmızı fark indeksi (normalized green–red difference index, NGRDI), görünür atmosfere dayanıklı indeks (visible atmospherically resistant index, VARI), yeşil yaprak indeksi (green leaf index, GLI) ve yeşillik indeksi (greenness index, GI) değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen veriler bağımsız örneklem t-testi, Spearman sıra korelasyon analizi ve regresyon analizleri ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, mavi renk değeri dışındaki tüm RGB renk değerlerinde, SPAD değerlerinde ve vejetasyon indekslerinde yeşil ve kırmızı yapraklar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar bulunduğunu göstermiştir ( p < 0,01). Yeşil yapraklardaki (79,83) SPAD değerleri kırmızı yapraklara (30,15) kıyasla belirgin biçimde daha yüksek bulunmuştur. Özellikle E×G indeksi, yaprak rengine bağlı klorofil farklılıklarını yansıtmada ve SPAD değerlerini açıklamada diğer indekslerden daha yüksek bir performans göstermiştir. Regresyon analizleri, SPAD değerleri ile vejetasyon indeksleri arasındaki ilişkilerin doğrusal olmayan bir yapı sergilediğini ve kuadratik modellerin daha yüksek açıklayıcılık sağladığını ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, RGB tabanlı vejetasyon indekslerinin Photinia × fraseri gibi süs bitkilerinde yaprak rengine bağlı fizyolojik farklılıkların tahribatsız ve pratik bir şekilde izlenmesinde kullanılabileceğini göstermektedir.
Abstract
Leaf color is not only an aesthetic characteristic for plants, but also an important indicator reflecting the physiological status of the plant. This study aimed to determine chlorophyll differences arising depending on leaf color (green and red) in Photinia × fraseri Dress. seedlings and to reveal the relationship between these differences and vegetation indices derived from RGB-based image analyses. The study material consisted of green and red leaves collected from four-year-old seedlings grown under the same environmental conditions. Leaf chlorophyll content was determined using a portable chlorophyll meter (SPAD-502); red (R), green (G), and blue (B) color values of the same leaves were obtained from scanned images using ImageJ software. Based on RGB values, excess green (E×G) index, normalized green–red difference index (NGRDI), visible atmospherically resistant index (VARI), green leaf index (GLI), and greenness index (GI) values were calculated. The obtained data were evaluated using independent samples t-test, Spearman's rank correlation analysis, and regression analyses. The results revealed statistically significant differences between green and red leaves in all RGB color values except the blue value, in SPAD values, and in vegetation indices ( p < 0.01). SPAD values in green leaves (79.83) were found to be markedly higher than those in red leaves (30.15). In particular, the E×G index showed higher performance than the other indices in reflecting chlorophyll differences associated with leaf color and in explaining SPAD values. Regression analyses revealed that the relationships between SPAD values and vegetation indices exhibited a non-linear structure and that quadratic models provided higher explanatory power. The findings indicate that RGB-based vegetation indices can be used for the non-destructive and practical monitoring of leaf color–associated physiological differences in ornamental plants such as Photinia × fraseri .