Çeltik Yanıklığı Hastalığının Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Tespit Edilmesi

Abstract

Çeltik bitkisinde, hastalıkların doğru olarak ve zamanında tespiti, zirai mücadele uygulamalarının zamanında başlatılmasına ve böylece ekonomik kayıpların önemli ölçüde azalmasına yardımcı olmaktadır. Bu amaçla, çeltik yanıklığı hastalığının (Pyricularia oryzae Cav.) tanımlanması ve sınıflandırılması için görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Görüntü işlemede, hastalıklı kısım, hastalık olmayan kısım ve arka planın segmentasyonu için bir kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Çeltik yanıklığı hastalığı görüntüleri, hem yerden hem de dron yardımıyla alınmıştır. Yapay sinir ağları modellerinde, Levenberg-Marquardt eğitim algoritması tercih edilmiştir. Tanımlama için önerilen ModelTYGA’nin test verilerine ait RMS, R2 ve hata değerleri sırasıyla 0.000017, 0.9999 ve %0.019 bulunurken ModelTDUGA’nın ise 0.000007, 0.9999 ve %0.002 olarak bulunmuştur. Sınıflandırma için önerilen ModelSYGA ve ModelSDUGA modellerinin sınıflandırma başarıları sırasıyla %92.2 ve %100 olarak elde edilmiştir. Çeltik yanıklığı hastalığının tanımlanması ve sınıflandırılması için elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin uygulanabilirliğini ve etkinliğini göstermektedir.