Drone kullanılarak görüntü işleme tekniği ile şeker pancarı yaprak lekesi hastalık (Cercospora beticola) düzeyinin belirlenmesi

Abstract

Tokat şartlarında şeker pancarı yetiştiren yerel çiftçi tarlasından bir Drone sistemi kullanılarak tarladan alınan görüntüler geliştirilen görüntü işleme algoritmaları ile yaprak lekesi hastalığının (Cercospora beticola) olup olmadığı, hastalık var ise hastalığın hangi aşamasında olduğunun tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, araziden farklı zamanlarda ve farklı doğal aydınlanma koşullarında çekilen ve hastalığın farklı gelişim düzeylerini gösteren 12 adet görüntü MATLAB programının Image Processing Toolbox modülü kullanılarak görüntü işleme tekniğiyle işlenmiştir. Çalışma sonucunda, elde edilen hastalık şiddeti; a: %100, b: %48, c: %42, d: %21, e: %80, f: %28, g: %74, h: %47, i: %29, j: %46, k: %20, m: %51 ile gözlem sonuçları; a: %100, b: %50, c: %45, d: %20, e: %70-80, f: %30, g: %75-80, h: %50, i: %30, j: %50 k: %15-20 m: %50-55 karşılaştırılmıştır. Bu değerlerin çok yakın olması çalışmanın başarıyla gerçekleştirildiğini göstermektedir. Ayrıca, görüntü işleme teknikleri kullanılarak yapılan çalışma sonuçlarının gözlemle belirlenemeyecek hassasiyette, hastalıklı alanın kesin değerini verdiği belirlenmiştir.

The local farmer field growing sugar beets in the Tokat conditions, the images taken from field by using a drone system, the image processing algorithms developed to determine whether the leaf spot disease is present (Cercospora Beticola) or not. If the disease is present, it is aimed to determine what is the stage of the disease. For this purpose, 12 images showing different levels of development of the disease, taken at different times and different natural lighting conditions from the field have been determined by image processing technique using Image Processing Toolbox module of MATLAB program. As a result of the study, the disease severity results acquired; a: 100%, b: 48%, c: 42%, d: 21%, e: 80%, f: 28%, g: 74%, h: 47%, i: 29%, j: 46%, k: 20%, m: 51% with observation results; a: 100%, b: 50%, c: 45%, d: 20%, e: 70-80% , f: 30%, g: 75-80%, h: 50%, i: 30%, j: 50%, k: 15-20% m: 50-55% have been compared. These values are very close indicates that the study was successfully carried out. In addition, it has been determined that the results of the study using image processing techniques give precise and accurate value that can not be determined by observation.