2024 Cilt 38 Sayı 1

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/43454

Browse

Browsing by Department "Biyosistem Mühendisliği Bölümü"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Publication
    Arazi toplulaştırma projelerinde mülakat tercihlerine göre dağıtımın incelenmesi: Kilis Elbeyli örneği
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-01-14) KİRMİKİL, MÜGE; KÜÇÜK, MERVE; Ziraat Fakültesi; Biyosistem Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-6832-7742; 0000-0003-3397-2474
    Arazi toplulaştırma projeleri parçalı, dağınık, bozuk şekilli parsellerin düzenlenmesini ve bunun yanında parsellere gerekli altyapı hizmetlerinin ulaştırılabilmesini sağlar. Toplulaştırma süreci zaman ve emek gerektiren birbiri ile bağlantılı birçok aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalardan biri de mülakat sürecidir. Mülakatlar, yeni dağıtım için tercihlerin alındığı, maliklerle yapılan birebir görüşmelerdir. Yapılan mülakatlar sürecinde maliklerden alınan tercihler dağıtım aşamasını doğrudan etkilemektedir. Mülakatlarda tek tercih alınması ve tercihlerin genellikle aynı bloklar üzerinde yoğunlaşması, dağıtımın zorlaşmasına ve tercihlerin yerine getirilememesine neden olmaktadır. Bu çalışmada; Kilis Elbeyli toplulaştırma projesine ait veriler kullanılmıştır. Mülakat tercihleri doğrultusunda, geleneksel ve otomatik dağıtım yöntemlerine göre maliklerin tercihlerine yerleşip yerleşeme durumları incelenmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, toplulaştırma projesinde parsel sayısının geleneksel dağıtımda 652’den 586’ya düştüğü, otomatik dağıtımda ise 1564’e çıktığı saptanmıştır. Alınan tercih sayıları incelendiğinde tek tercih sayısının oldukça yüksek olduğu görülmüştür. İlk tercihinde, bulunduğu bloğu tercih edenlerin oranı %94.76’dır. Tercihlere yerleşme oranı geleneksel dağıtımda %70, otomatik dağıtımda ise %45.34 bulunmuştur. Çalışmada arazi toplulaştırma projelerinde maliklerden alınan tercih sayılarının projeye etkilerine ve mülakatın doğru şekilde yapılmasının önemine değinilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Crop type classification using Sentinel 2A-derived Normalized Difference Red Edge Index (NDRE) and machine learning approach
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-03-20) GÜNDOĞDU, KEMAL SULHİ; Bantchina, Benjamin Bere; Fen Bilimleri Enstitüsü; Biyosistem Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-2593-426X; 0000-0002-5591-4788
    Satellite remote sensing (RS) enables the extraction of vital information on land cover and crop type. Land cover and crop type classification using RS data and machine learning (ML) techniques have recently gained considerable attention in the scientific community. This study aimed to enhance remote sensing research using high-resolution satellite imagery and a ML approach. To achieve this objective, ML algorithms were employed to demonstrate whether it was possible to accurately classify various crop types within agricultural areas using the Sentinel 2A-derived Normalized Difference Red Edge Index (NDRE). Five ML classifiers, namely Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbors (KNN), and Multi-Layer Perceptron (MLP), were implemented using Python programming on Google Colaboratory. The target land cover classes included cereals, fallow, forage, fruits, grassland-pasture, legumes, maize, sugar beet, onion-garlic, sunflower, and watermelon-melon. The classification models exhibited strong performance, evidenced by their robust overall accuracy (OA). The RF model outperformed, with an OA rate of 95% and a Kappa score of 92%. It was followed by DT (88%), KNN (87%), SVM (85%), and MLP (82%). These findings showed the possibility of achieving high classification accuracy using NDRE from a few Sentinel 2A images. This study demonstrated the potential enhancement of the application of high-resolution satellite RS data and ML for crop type classification in regions that have received less attention in previous studies.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Water-yield relationships of green pepper (Capsicum annuum) cultivated at different ırrigation levels
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-05-08) KUŞÇU, HAYRETTİN; Yılmaz, Sinem; Ziraat Fakültesi; Biyosistem Mühendisliği Bölümü; 0000-0003-0150-7834; 0000-0001-9600-7685
    A field experiment was carried out in Bursa ecological conditions to determine the effects of different irrigation strategies on water-yield relationships of green pepper cultivation. In the study, where the amount of water evaporated from the class A pan (E) was taken as reference, different pan-crop coefficients (kpc: 0.25, 0.50, 0.75, and 1.00) were used for four irrigation treatments (S25: E×0.25, S50: E×0.50, S75: E×0.75, and S100: E×1.00) was created. While statistically significant (p<0.05) higher yields were obtained from S100 and S75 treatments, the yield decreased significantly from S50 and S25 treatments. The decrease in irrigation levels also caused a decrease in the size and diameter of the fruit. The highest water productivity was achieved from the S75 irrigation treatment. According to the results obtained, S75 irrigation treatment can be recommended in Bursa ecological conditions to obtain higher fruit yield both per unit area and per unit volume of water. Regarding S75, seasonally applied irrigation water was found to be 368.4 mm, evapotranspiration was 516.6 mm, fruit yield was 3629 kg da-1 and water productivity was 7.02 kg m-3