Batman Universitesi Yasam Bilimleri Dergisi
www.yasambilimleridergisi.com
Cilt 1, Sayı 2  Ocak-Haziran 2012  (ISSN: 2147-4877, E-ISSN: 2459-0614)
Emrullah Acar, Abidin Çalışkan, Necmettin Sezgin

NO Makale Adı
1356039120 Gabor Dalgacık Dönüşümü Tabanlı Yapay Sinir Ağı Modeli ile Zambak Yaprağı İmgelerinde Pas Hastalıklarının Tespiti

Bitkilerdeki hastalıklar, hasadı ve dolayısıyla verimi etkilemektedir. Hastalıkların
önceden kestirilmesi, çiftçilerin alacağı önlemler ile verimi artıracaktır. Verimi
etkileyen önemli hastalıkların başında pas hastalığı gelmektedir. Bu çalışmada bitki
örneği olarak, zirai uygulamalarla ilgili farklı zirai sitelerden bir uzman yardımıyla
elde edilmiş zambak çiçeği yaprak imgeleri kullanılmış olup, Gabor dalgacık dönüşümü
tabanlı yapay sinir ağı modeli ile pas hastalığını tespit eden bir sistem tasarlanmıştır.
İlk aşamada, imgelere ilişkin Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak her bir sayısal
imgeden ayrı bir özellik matrisi elde edilip, matrislerin ortalama, standart sapma
ve entropi gibi istatistiksel değerleri hesaplanmıştır. Bu değerler öznitelik vektörüne
eklenerek, her bir imge için bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. İkinci aşamada,
Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı öznitelik vektörleri yapay sinir ağı modelinin girişine
verilerek sınıflandırma için performansı en iyi ağ yapısı belirlenmeye çalışılmıştır.
Zambak çiçeği yaprak imgeleri iki (1-sağlıklı, 2- hastalıklı) grupta sınıflandırılmış
olup sınıflandırma çalışmaları sonucunda, en iyi ortalama performansa %80,00 başarı
ile yapay sinir ağı modelinin (3-25-1) ağ yapısında ulaştığı gözlemlenmiştir.