Determination of Paddy Rice Parcels from RGB Satellite Images Using Image Processing Techniques

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorNar, Hakan
dc.contributor.authorÇetin, Selçuk
dc.contributor.authorKızıl, Ünal
dc.contributor.authorÇamoğlu, Gökhan
dc.date.accessioned2025-05-29T05:25:02Z
dc.date.available2025-05-29T05:25:02Z
dc.date.issued2022
dc.departmentÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.description.abstractThe remote sensing technique is of great importance in agriculture in determining vegetation cover, monitoring its development, classification, and yield estimation. Various sofwares, mathematical algorithms, and statistical approaches are used to make satellite images meaningful in remote sensing. In this study, it is aimed to determine the rice plant plots and areas by using the Augelab Studio sofware, which is a new approach in artificial intelligence-supported image processing techniques. Using the RGB image covering an area of 2.5 km2 obtained from Google Earth Pro, the classification of paddy rice fields and the calculation of these areas were made. Rice fields from parcels with different plant patterns were separated using Augelab Studio artificial intelligence image processing software using filtering blocks. The real areas of the other rice parcels were determined by the coefficient created by taking the pixel area values of some of the parcels whose total area is known as a reference. It is found that total areas of rice parcels in Augelab Studio and Google Earth Pro programs to be 798 and 801 decares, respectively. It has been observed that the areas of the paddy rice parcels can be determined with high accuracy by using Augelab Studio
dc.description.abstractUzaktan algılama tekniği tarımda, bitki örtüsünün belirlenmesi, gelişiminin izlenmesi, sınıflandırılması ve verim tahminlerinin yapılmasında büyük önem taşımaktadır. Uzaktan algılamada uydu görüntülerini anlamlı hale getirebilmek için çeşitli yazılımlar, farklı matematiksel algoritmalar ve istatistiksel yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ destekli görüntü işleme tekniğinde yeni bir yaklaşım olan Augelab Studio programı kullanılarak çeltik bitkisi parselleri ve alanlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Google Earth Pro’dan alınan 2.5 km2’lik alanı kaplayan RGB görüntü kullanılarak çeltik alanlarının sınıflandırılması ve bu alanların hesabı yapılmıştır. Farklı bitki desenine sahip parsellerden çeltik ekili alanlar Augelab Studio yapay zekâ görüntü işleme yazılımı kullanılarak filtreleme blokları kullanılarak ayrılmıştır. Gerçek alanı bilinen parsellerden bazılarının piksel alanı değerleri referans alınarak oluşturulan katsayı ile diğer çeltik parsellerinin gerçek alanları tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda, Augelab Studio ve Google Earth Pro programlarında çeltik parsellerinin toplam alanları sırasıyla 79.8 ha ve 80.1 ha olarak bulunmuştur. Augelab Studio kullanılarak çeltik parsellerine ait alanların yüksek doğrulukta belirlenebildiği görülmüştür.
dc.identifier.doi10.33202/comuagri.1185058
dc.identifier.endpage366
dc.identifier.issn2147-8384
dc.identifier.issn2564-6826
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage359
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.33202/comuagri.1185058
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/31102
dc.identifier.volume10
dc.language.isoen
dc.publisherÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.relation.ispartofCOMU Journal of Agriculture Faculty
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250529
dc.subjectImage processing
dc.subjectAugelab studio
dc.subjectRemote sensing
dc.subjectGörüntü işleme
dc.subjectGörüntü işleme
dc.subjectBitki örtüsü sınıflandırılması
dc.titleDetermination of Paddy Rice Parcels from RGB Satellite Images Using Image Processing Techniques
dc.title.alternativeRGB Uydu Görüntülerinden Çeltik Parsellerinin Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Belirlenmesi
dc.typeResearch Article

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark