Dergiler / Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi / 2005 / Cilt: 9 - Sayı: 4

Bitkisel üretim ve uzaktan algılama

Crop production and remote sensing

Sayfa
1–9
Yayın Tarihi
2022-10-17
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)

Son olarak, bu derleme ile, tarımsal ürünleri ve üretimi optimum düzeye ulaştırmayı hedefleyen ve bu konularda araştırma yapan ulusal kurumlara, UA yaklaşımlarının kullanılma olanakları ve özellikle bitkisel üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi hakkında bilgi aktarımı hedeflenmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Dünyada ve Ülkemizde çiftçiler sürekli olarak tarımsal uğraşlardan elde edecekleri kazancın nasıl maksimum düzeyde tutulabileceğini hesaplamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu destekler uzun ve kısa vadede tarımsal üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve problemlerin lokal düzeyde dolayısıyla bölgesel düzeyde çözmeye yardımcı olmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak, bu derleme ile, tarımsal ürünleri ve üretimi optimum düzeye ulaştırmayı hedefleyen ve bu konularda araştırma yapan ulusal kurumlara, UA yaklaşımlarının kullanılma olanakları ve özellikle bitkisel üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi hakkında bilgi aktarımı hedeflenmektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Dünyada ve Ülkemizde çiftçiler sürekli olarak tarımsal uğraşlardan elde edecekleri kazancın nasıl maksimum düzeyde tutulabileceğini hesaplamaktadır. Bu amaç doğrultusunda yeni tekniklerin hassas tarım kavramı çerçevesinde kullanılması için dünyada devlet ve çiftçi organizasyonları üreticilere eğitim, ekonomik ve teknolojik destekler vermektedir. Bu destekler uzun ve kısa vadede tarımsal üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve problemlerin lokal düzeyde dolayısıyla bölgesel düzeyde çözmeye yardımcı olmaktadır. Bu derlemede Uzaktan Algılamanın (UA) genel ve tarımsal açıdan öneminin yanından özellikle tarımsal faaliyetlerde ortaya çıkan yada çıkması olası problemlerin belirlenmesine yönelik teknikler ve çözüm yaklaşımları tartışılacaktır. Dünyada yapılan UA alt bilimiyle Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Küresel Yer Belirleme Sistemleri (GPS) teknolojilerinin birlikte kullanıldığı örnek çalışmalar ile, hassas tarımda UA yaklaşımlarının kullanılma olanaklarını yansıtılacaktır. Özelikle renkli ve kızıl ötesi hava fotoğrafları (Color Infrared) (CIR) ile uydu görüntülerinin yeteneklerini test eden çalışmalar özetlenerek sunulacaktır. Son olarak, bu derleme ile, tarımsal ürünleri ve üretimi optimum düzeye ulaştırmayı hedefleyen ve bu konularda araştırma yapan ulusal kurumlara, UA yaklaşımlarının kullanılma olanakları ve özellikle bitkisel üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi hakkında bilgi aktarımı hedeflenmektedir.

Abstract

The farmers constantly search the ways in order to maximize their profits all over the world and Turkey. It becomes to be important to use new technologies to increase the overall returns. In order to achieve that both the government and farmer associations support the farmers financially and also provide education, new information and technologies. Precision agriculture is partially resulting of these supported programs. Determining the short and long-term factors affecting crop production may help to solve the problems at local as well as global level. Using Remote Sensing (RS) with Geographic Information Systems (GIS) and Global Positioning Systems (GPS) may provide knowledge needed for farmers to maximize their benefits. However, most farmers do not have the access to these technologies. Even if they access, they don't have the skills to utilize these technologies effectively. In this review, high-resolution color infrared (CIR) and satellite image capabilities will be demonstrated for detecting and analyzing spatial and spectral variability in the yield. Finally this study will also help farmer organizations and government agencies that provide new information and technologies such as RS to farmers in order to detect some factors affecting to maximize crop production and their returns.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GENÇ, L., GENÇ, H., KAVDIR, İ., TURHAN, H., KAVDIR, Y. (2022). Bitkisel üretim ve uzaktan algılama. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 4, 1–9. https://ajindex.com/articles/534692

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Bajwa, S.G. ve Tian L.F. 2001. Aerial CIR remote sensing for weed density mapping in soybean field. American Society of Agricultural Engineers Transactions of the ASAE, 44(6), 1965-1974
  2. Brown, R.B. ve Steckler, G.A. 1995. Prescription maps for spatially variable herbicide application in no-till corn. American Society of Agricultural Engineers Transactions of the ASAE, 38, 1659-1666.
  3. Campbell, J.B. 2000. Introduction to Remote Sensing, 3rd edition, The Guilford Press: New York, 622 sayfa. Crist, E.P. ve Cicone, R.C. 1984. Application of the tasseled cap concept to simulated thematic mapper data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 50(3), 343-352.
  4. Çullu, M.A. 2003. Estimation of the effect of soil salinity on crop yield using remote sensing and geographic information system. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 27,25-28.
  5. Daily, G.C., Dasgupta, P., Bolin, B., Crosson, P., Guerny, J., Ehrlich, P.R., Folke, C, Jansson, A.M., Jansson, B.O., Kautsky, N., Kinzig, A., Levin, S., Ma'ler, K.G., Pinstrup-Andersen, P., Siniscalco, D. ve Walker, B. 1998. Food production, population growth, and the environment. Science, 281, 1291- 1292. DI Bella, C. M., Rebella, C. M. ve Paruelo, J. M. 2000. Evapotranspiration estimates using NOAA AVHRR imagery in the Pampa region of Argentina. International Journal of Remote Sensing, 21(4), 791-797.
  6. Drummond, ST., Sudduth, K.A., Joshi, A., Birrell, S.J. ve Kitchen, N.R., 2003. Statistical and neural methods for site-specific yield prediction. American Society of Agricultural Engineers Transactions of the ASAE, 46(1), 5-14.
  7. Evain, S., Flexas, J. ve Moya, I. 2004. A new instrument for passive remote sensing: 2. Measurement of leaf canopy reflectance changes at 531 nm and their relationship with photosynthesis and chlorophyll fluorescence. Remote Sensing of Environment, 91, 175-185.
  8. Evans, M.D., Thai C.N. ve Grant J.C. 1998. Development of a spectral imaging system based on a liquid crystal tunable filter. American Society of Agricultural Engineers Transactions of the ASAE, 41(6), 1845-1852.
  9. Ferencz, C, Bogna, P., Lichtenberger, J., Hamar, D., Tarcsai, G., Timar, G., Molnar, G., Pasztor, S., Steingach, P., Szekely, B., Ferencz O.E. ve Ferenczarkos, I. 2004. Crop yield estimation by satellite remote sensing. International Journal of Remote Sensing, 25(20), 4113-4114.
  10. Genç, L. 2003. Comparison of Landsat MSS and TM Imagery for Long Term Forest Land Cover Change Assessment. Doktora Tezi, University of Florida Gainesville F