KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 1

Vejetasyon indis değerleri ile şeker pancarı yaprak azot içeriğinin izlenmesi

Monitoring of leaf nitrogen content in sugar beet by vegetation index values

MERT DEDEOĞLU
Sayfa
69–76
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırma ile vejetatif gelişim ve kök oluşum evresinde yaprak %N içerikleri ve Redge – NDVI değerleri arasında tatmin edici doğruluk katsayıları (0.74 ≤ r2 ≤ 0.83) elde edilmiş, ancak şeker pancarı kök büyüme dönemi içerisinde ilişkinin azaldığı (r2

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yaprak azot (N) içeriği fotosentez ve bitki metabolizmasındaki kritik rolleri nedeniyle tarımsal uygulamalar için en önemli değişkenlerdendir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada Sentinel 2A uydu görüntülerinden türetilen Redge -NDVI değerleri ile üç farklı vejetasyon dönemi için şeker pancarı bitkisinde yaprak %N içeriklerinin parsel bazlı olarak ilişkilendirilmesi amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırma ile vejetatif gelişim ve kök oluşum evresinde yaprak %N içerikleri ve Redge – NDVI değerleri arasında tatmin edici doğruluk katsayıları (0.74 ≤ r2 ≤ 0.83) elde edilmiş, ancak şeker pancarı kök büyüme dönemi içerisinde ilişkinin azaldığı (r2
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Azot · red edge bant · Sentinel-2

Özet

Yaprak azot (N) içeriği fotosentez ve bitki metabolizmasındaki kritik rolleri nedeniyle tarımsal uygulamalar için en önemli değişkenlerdendir. Bu çalışmada Sentinel 2A uydu görüntülerinden türetilen Redge -NDVI değerleri ile üç farklı vejetasyon dönemi için şeker pancarı bitkisinde yaprak %N içeriklerinin parsel bazlı olarak ilişkilendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma Konya-Çumra bölgesinde seçilen 26 farklı çiftçi arazisinden Mayıs-Haziran-Temmuz 2019 tarihlerinde alınan yaprak örnekleri ve belirtilen tarihlere yakın temin edilen uydu görüntüleri kullanılarak yürütülmüştür. Araştırma ile vejetatif gelişim ve kök oluşum evresinde yaprak %N içerikleri ve Redge – NDVI değerleri arasında tatmin edici doğruluk katsayıları (0.74 ≤ r2 ≤ 0.83) elde edilmiş, ancak şeker pancarı kök büyüme dönemi içerisinde ilişkinin azaldığı (r2

Abstract

Leaf nitrogen (N) content is one of the most important variables for agricultural applications due to its critical roles in photosynthesis and plant metabolism. In this study, it was aimed to relate the Redge -NDVI values derived from Sentinel 2A satellite images with the leaf N% contents in sugar beet plants for three different vegetation periods on a parcel basis. The study was carried out using leaf samples taken from 26 different farmers' lands selected in Konya-Çumra region between May-June-July 2019 and satellite images provided close to the specified dates. With the research, satisfactory accuracy coefficients (0.74 ≤ r2 ≤ 0.83) were obtained between leaf N contents and Redge - NDVI values during the vegetative and root development phase, but it was determined that the relationship decreased (r2

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DEDEOĞLU, M. (2020). Vejetasyon indis değerleri ile şeker pancarı yaprak azot içeriğinin izlenmesi. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1, 69–76. https://ajindex.com/articles/367840

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Anonim, 2012. Bitkisel üretim çiftçi rehberi, konyaseker.com.tr/Upload/Files/seker-pancari.pdf. Anonim, 2018. Tarım ve Orman Bakanlığı Meteorolojı Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx (Erişim tarihi 22.06.2019) Anonim, 2020, www.tuik.gow.tr (Erişim tarihi 16.06.2020)
  2. Bagheri N, Ahmadi H, Alavipanah S, Omid M, 2012. Soil-line vegetation indices for corn nitrogen content prediction. International Agrophysics. 26(2): 103-108.
  3. Başayiğit L, Dedeoğlu M, Akgül H, Uçgun K, Altındal M, 2017. Investigation of N deficiency in cherry trees using visible and near-infrared spectra part of the spectrum in field condition. Spectroscopy and Spectral Analysis.37(1): 293-298.
  4. Bausch WC, Khosla R, 2010. QuickBird satellite versus ground-based multi-spectral data for estimating nitrogen status of irrigated maize. Precision Agriculture. 11(3): 274-290.
  5. Cabrera-Bosquet L, Molero G, Stellacci, A, Bort J, Nogues, S, Araus J, 2011. NDVI as a potential tool for predicting biomass, plant nitrogen content and growth in wheat genotypes subjected to different water and nitrogen conditions. Cereal Res. Comm. 39(1): 147-159.
  6. Clevers JG, Kooistra L, Van den Brande MM, 2017. Using Sentinel-2 data for retrieving LAI and leaf and canopy chlorophyll content of a potato crop. Remote Sensing. 9(5): 405. Clevers JGPW, Gitelson AA, 2013. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinform 23:344–351.
  7. Draycott AP, Christenson DR, 2003. Nutrients for sugar beet production: Soil-plant relationships. Cabi. Drusch M, Del Bello U, Carlier S, Colin O, Fernandez V, Gascon F, Hoersch B, Isola C, Laberinti P, Martimort P, Meygret A, Spoto F, Sy O, Marchese F, Bargellini P, 2012. Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sensing of Env. 120: 25-36.
  8. Faberio C, Martin de Santa Olalla F, Lopez R, Dominguez A, 2003. Production and quality of the sugar beet cultivated under contrelled deficit irrigation conditions in a semi-arid climate. Agric. Water Manage. 62: 215-227. Fernández-Manso A, Fernández-Manso O, Quintano C, 2016. SENTINEL-2A red-edge spectral indices suitability for discriminating burn severity. International J. App. Earth Obs. Geo. 50: 170-175.
  9. Fitzgerald G, Rodriguez D, O’Leary G, 2010. Measuring and predicting canopy nitrogen nutrition in wheat using a spectral index—The canopy chlorophyll content index (CCCI