Görüntü işleme teknikleri kullanılarak zeytin varyetelerinin tanımlanması

Abstract

Dünyada yaklaşık olarak 900 milyonu aşkın zeytin ağacı olduğu tahmin edilmektedir. Genel olarak güney ve kuzey yarım kürenin 30o - 40o enlemleri arası zeytinin üretim kuşağı olarak kabul edilmektedir. Türkiye'de zeytin (Olea europaea L.) yetiştiriciliği büyük bir ekonomik öneme sahiptir. Ülkemizde 88 yerli ve 28 yabancı zeytin çeşitlerinden oluşan 'Zeytin Gen Bankası' Zeytincilik Araştırma İstasyonunun Kemalpaşa Üretim ve Araştırma Sahasında bulunmaktadır. Bu araştırmada görüntü işleme ve analiz tekniklerinin adı geçen koleksiyonda bulunan zeytin çeşitlerinden bazılarının tanılamasında kullanımına ve bu yöntemin etkinliğinin belirlenmesine çalışılmıştır. Bu amaçla tez çalışmasında optimum çözünürlük oranına sahip dijital görüntüleme cihazları vasıtasıyla elde edilen imajlar piksel dağılımları göz önünde bulundurularak morfolojik değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Elde edilen veriler ışığında zeytin çeşidi tanılaması için gereken istatistiksel değerlendirmelerde bulunulmuştur. Sonuç olarak, p < 0,05 önem düzeyinde incelenen tüm zeytin çeşitlerinin tanımlanabildiği, geçerlilik onayında ise söz konusu çeşitlerden 10 tanesinin ayırtedilebileceği belirlenmiştir.

Approximately, It is estimated that there are 900 million olive tree in the world. In general, olive production zone is considered as between 30o - 40o latitudes at southern and northern hemisphere. Olive (Olea europaea L.) cultivation has great economic importance in Turkey. In Turkey, 88 domestic and 28 foreign varieties of olive is located in Kemalpaşa Production and Research Garden (Olive Gene Bank) at Olive Research Station in İzmir. In this study, image processing and analysis techniques used for determination of some olive varieties in the collection and efficiency of the method was determined. For this purpose, morphological images of olives which has the optimum resolution ratio, have captured by digital image device and used for evaluations of pixels for considering the pixel distribution. In the light of obtained data, statistical evaluations used for the description of olive varieties. As result, all observed olive varieties has been identified at p < 0,05 significance level, 10 types of olive varieties has been identified at validation process by using image processing and analysis techniques.