Görüntü ĠĢleme Yöntemi Kullanılarak Toprak Yüzey

Görüntü ĠĢleme Yöntemi Kullanılarak Toprak Yüzey

2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
Görüntü ĠĢleme Yöntemi Kullanılarak Toprak Yüzey
Düzgünlüğünün Belirlenmesi
Mehmet TOPAKCI1, Ġlker ÜNAL2, Davut KARAYEL1, Ġbrahim AKINCI1
2
1
Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü, Antalya
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Bucak Hikmet Tolunay Meslek Yüksekokulu, Bucak/Burdur
[email protected]
Özet: Bitkisel üretim yapılan alanların toprak yüzey düzgünlüğü, toprak iĢleme makinalarının
etkinliğinin değerlendirilmesi, yüzey suyunun kontrol edilmesi ve tohum yatağının hazırlanması
iĢlemlerini etkileyen önemli bir faktördür. Toprak yüzey düzgünlüğünü etkileyen en önemli etken ise
farklı tip ve özellikteki toprak iĢleme makinalarının kullanılmasıdır. Toprak iĢleme makinalarının
kullanılması ile toprak parçaları rastgele toprak yüzeyine dağılır ve yüzeyde farklı yüksekliklerde
pürüzlülük oluĢur. Toprak yüzeyindeki farklı yüksekliklerdeki toprak parçalarının yükseklik
değiĢimlerinin standart sapması toprak yüzey pürüzlülüğü olarak tanımlanmaktadır. Yüzey
pürüzlülük oranının belirlenmesi için literatürde farklı yöntemlerle çalıĢmalar yapılmıĢtır. Bu
yöntemlerden en yaygın olanları zincir ve profilmetre yöntemidir. Bu çalıĢmada, toprak yüzey
pürüzlülüğünü belirlemek için düĢük maliyetli bir ölçme sistemi geliĢtirilmiĢtir. Yüzey pürüzlülüğü
ölçümü için 0.5 m2 alana sahip hafif bir malzemeden beyaz renkli bir zincir düzlem tasarlanmıĢtır.
Tasarlanan zincir düzlem iĢlenmiĢ yüzeyin üzerine serildiğinde toprak yüzeyinin Ģeklini almaktadır.
Traktör üzerine belli bir yükseklik ve açıda yerleĢtirilen webcam kamera ile zincir düzlemin
görüntüsü bilgisayar ortamına aktarılmıĢtır. Aktarılan görüntü içerisindeki zincir düzleme ait beyaz
renk yoğunluğunun tespit edilmesi için VB.NET programlama dili kullanılarak bir yazılım
geliĢtirilmiĢtir. GeliĢtirilen yazılım ile toprak üzerindeki farklı yükseltilerin zincir düzlemin Ģeklini ve
beyaz renk yoğunluğunu değiĢtirdiği belirlenmiĢtir. AĢırı pürüzlü olan yüzeylerde beyaz renk
yoğunluğu azalırken, düz yüzeylerde arttığı tespit edilmiĢtir.
Anahtar kelimeler: Görüntü işleme, Toprak yüzey düzgünlüğü
Determination of Soil Surface Roughness Using Image Processing Method
Abstract: Soil surface roughness of the field is an important factor affecting the process such as
performance evaluation of tillage machines, controlling of surface water and preparation of seed
bed, etc. The most important factor which is influencing soil surface roughness are the using of
different types and features of soil tillage machines. Tillage operation causes randomly distributed
soil clods on the soil surface and therefore soil surface roughness occurs at different heights.
Standard deviation of different soil clods heights on the surface is defined as soil surface
roughness. In the literature, to determine the rate of soil surface roughness were conducted in
different ways. Most common ones of these methods are chain and profilmeter usage. In this
study, low cost soil surface roughness measurement system has been developed. To measure soil
surface roughness, light and white color metal mesh with are of 0.5 m2 is designed. When the
mesh is laid on the surface, it takes the shape of surface. Mesh image is transferred to the
computer via Webcam which placed on the tractor at a certain height and angle. Software was
developed with VB.NET programming language to determine white color density in the mesh
image. Different elevations on surface have changed the shape of the mesh and caused by
differences in white color density. Extremely rough surface is reduced white color density and
smooth surface are increased.
Keywords: Image processing, Soil surface roughness
GĠRĠġ
Toprak yüzey pürüzlülüğü, toprak yüzeyinde
ölçülen yükselti farklarının standart sapmasıdır (Garcia
Moreno ve ark., 2008). Toprak yüzey pürüzlülüğünü
etkileyen en önemli faktörler; toprak üzerinde
gerçekleĢtirilen yoğun tarımsal iĢlemler ve beraberinde
toprak özellikleri, bitki örtüsü, yağıĢ yoğunluğu ve
iklimdir. (Taconet ve Ciarletti, 2007; Hansen ve ark.,
220
1999). Toprak yüzey özelliklerini değiĢtirmenin en
etkili yolu, toprak gözenek boyutu (Ģekil, hacim ve
gözeneklerin sürekliliği), yüzey kalıntıları ve yüzey
pürüzlülüğünü etkilemesi nedeniyle toprak iĢleme
makinalarının
kullanılmasıdır
(Lampurlanes
ve
Martinez, 2006). Ġklim ve toprak özellikleri, yüzeyde
oluĢturdukları farklı oranlardaki pürüzlülük neticesinde
infilitrasyon ve buharlaĢmayı etkileyerek toprağın su
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
tutma oranını değiĢtirmektedir (Godwin, 1990).
Toprak yüzey pürüzlülüğü, toprak yüzeyinde su
birikintilerine neden olmakta ve toprak yüzeyi
buharlaĢmaya maruz kalmaktadır (Lampurlanes ve
Martinez, 2006). Yüzey pürüzlülüğü, toprak su tutma
kapasitesini arttırması nedeni ile toprak su
dengesine de etkili olmaktadır (Mwendera ve Feyen,
1993; Hansen ve ark., 1999).
Toprak iĢleme uygulamaları, 2 farklı tipte yüzey
pürüzlülüğü oluĢturmaktadır.
Birincisi,
rastgele
pürüzlülük, ikincisi ise tek yönlü pürüzlülüktür
(Römkens ve Wang, 1986). Rastgele pürüzlülük,
toprak iĢleme makinası kullanılarak parçalanan
toprağın geliĢigüzel olarak kesekler halinde yüzeye
yayılmasıdır. Tek yönlü pürüzlülük ise, toprak
keseklerinin bir yöne doğru sistematik olarak yayılması
olarak tanımlanmaktadır. Genel toprak iĢleme
uygulamaları toprak yüzey pürüzlülüğünü arttırsa da,
bu pürüzlülük tekrarlı toprak iĢleme faaliyetleri ile
azaltılabilir (Römkens ve Wang, 1986, Unger ve ark.,
1991, Singh ve ark., 1994; Gilley, 1995). Yeknesak bir
tohum yatağının hazırlanması ve tohumların sabit bir
derinliğe ekilmesi için yüzey pürüzlülüğünün fazla
olmaması istenir (Arvidsson ve Bölenius, 2006).
Toprak yüzey pürüzlülüğü ve yüzeydeki toprağın por
boyutu; toprak su hareketinde, bitki besin zincirinde
ve tohumların çimlenmesinde önemli rol oynamaktadır
(Bennicelli ve ark.., 1998; Bjarne ve ark., 1999;
Govers ve ark., 2000; Kamphorst ve ark., 2000; Kehl
ve ark., 2005). Her bir toprak iĢleme makinası, basit
bir geometrik model kullanarak ölçülmesi nispeten
kolay olan, karakteristik tek yönlü pürüzlülük deseni
oluĢturur. Buna karĢılık, rastgele oluĢan pürüzlülüğü
ve pürüzlülük dağılımını ölçmek daha zordur ve bunun
için
hassas
ölçme
cihazlarının
kullanılması
gerekmektedir (Huang, 1998). Toprak yüzey
pürüzlülüğünün sayısal olarak açıklanması, erozyon
süreçleri, tarımsal uygulamaların etkileri, toprak iĢleme
uygulamaları ve toprak özellikleri ile ilgili önemli veriler
oluĢturmaktadır.(Garcia Moreno ve ark., 2008).
Huang (1998),
yüzey üzerinden verilerin
toplanması ve oluĢturulan veri kümesinin daha sonra
analiz edilmesi ile toprak yüzey pürüzlülük değerinin
belirlenmesinin yeterli olacağını belirtmiĢtir. Ancak,
Römkens ve Wang (1987), toprak yüzey pürüzlülük
değerinin belirlenmesinde kullanılan farklı yöntemlerin
etkilerinin karmaĢıklığı nedeniyle matematiksel olarak
tanımlanmalarının zor olacağını ve bu değerlerin
nadiren ölçüldüğünü belirtmiĢlerdir.
Toprak yüzey pürüzlülük değerinin belirlenmesi
konusunda, farklı yöntemlerin kullanıldığı çalıĢmalar
221
yapılmıĢtır. Bu yöntemler, pin ve profilmetre yöntemi
(Kuipers, 1957; Allamaras ve ark., 1966; Burwell ve
ark., 1963; Podmore and Huggins, 1980; Römkens ve
ark., 1986), stereo fotoğraf yöntemi (Wagner, 1995;
Zribi ve ark., 2000), lazer tarayıcı yöntemi (Huang ve
ark.,1988; Huang, 1998; Darboux and Huang, 2003),
zincir yöntemi (Saleh, 1993; Merrill ve ark., 2001),
akustik geri açılım yöntemi (Oelze ve ark., 2003) ve
gölge analiz yöntemi (Moreno ve ark.,2008) olarak
gösterilebilir. Belirtilen metotlarla yapılan ölçümlerde
güneĢ ıĢığı, toz parçacıkları ve ölçüm sırasında toprak
yüzeyine yaptıkları bozulma etkileri gibi nedenler
kısıtlayıcı faktörlerdir. Bu yöntemlerden profilmetre ve
zincir metotları yaygın olarak kullanılmaktadır
(ġekil 1).
Kuipers (1957) çalıĢmasında, toprak yüzeyinde
rastgele dağılan keseklerin ve toprak iĢleme makinaları
ile traktör lastiğinin neden olduğu tek yönlü pürüzlülük
değerlerini belirlemiĢtir. Toprak iĢleme sistemleri ile
yüzey pürüzlülüğü arasındaki iliĢkisel yapı Burwell ve
ark. (1963) tarafından saptanmıĢtır. AĢırı derecede
kuru veya nemli toprak Ģartları altında gerçekleĢtirilen
tarımsal
uygulamaların
büyük
ölçüde
yüzey
pürüzlülüğünü arttırdığı belirtilmiĢtir (Burwell ve ark.,
1966).
Allmaras ve ark. (1966), rastgele pürüzlülük
faktörü (RRF-Random Roughness Factor) olarak
tanımladıkları parametreyi hesaplamak için yükseklik
ölçümleri üzerine çalıĢmıĢlardır. Ölçülen yükselti
değerlerinin standart sapmasını rastgele pürüzlülük
faktörü olarak tanımlamıĢlardır. Yüzey eğim etkilerini
ve yönlendirilmiĢ toprak iĢleme aletlerinin iĢaretlerini,
yükseklik ölçümleri arasındaki varyasyonu azaltmak
için matematiksel olarak kaldırmıĢlardır. Net sonucu
belirlemek için, %10‟un altındaki ve üstündeki
yükseklik değerlerini düzensiz yükseklik ölçümlerinin
etkilerini azaltmak amacıyla elemiĢlerdir. Kullanılan
profilmetre, ölçüm yapılacak yüzey üzerinde kolayca
yuvarlanabilen, yüzey üzerine belirli bir yükseklikte
yatay olarak yerleĢtirilen dikdörtgen bir çerçeveden
oluĢmaktadır. Dikdörtgen çerçeve 4 adet çelik çubuk
ile toprak yüzeyine yerleĢtirilmektedir. Profilmetre,
çerçeve üzerine belirli aralıklarla yerleĢtirilen 3.2 mm
çapa sahip demir çubukların toprak yüzeyine temas
ettirilmesi esasına göre ölçüm yapmaktadır. Toprak
yüzeyine indirilmiĢ olan pinlerin üst kısmı sürekli bir
çizgi oluĢturarak yükselti eğrisini vermektedir.
Profilmetre, toprak iĢleme yönüne paralel olarak
konumlandırılmaktadır. (ġekil 1).
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
a
b
ġekil 1. Yüzey düzgünlüğü belirlenmesi a. Profilmetre b. Zincir Yöntemi
Yeterli miktarda toplanan yükselti verileri aĢağıda
belirtilen eĢitlikler yardımı ile analiz edilmektedir.
yüzeye bırakılan zincirin aldığı Ģeklin uzunluğudur
(ġekil 1).
(3)
(1)
EĢitlik 1‟de gösterilen SD, standart sapmayı, N,
ölçüm yapılan nokta sayısı,
, x noktasının
yüksekliği, , noktalara ait yüksekliklerin aritmetik
ortalamasıdır. Elde edilen standart sapma cm olarak
ifade edilmektedir. Elde edilen değeri yüzde cinsinden
hesaplamak için EĢitlik 2 kullanılmaktadır.
(2)
Rastgele pürüzlülük faktörü (RRF), toprak
gözenekliliğinin
ölçülmesinde
yaygın
olarak
kullanılmaktadır. Literatürde, farklı toprak iĢleme
yöntemleri, toprak tipleri, su ve toprak koĢullar için
RRF değerleri hakkında geniĢ bir veritabanı mevcuttur
(Allmaras ve ark., 1967; Burwell ve Larson, 1969;
Steichen, 1984). Onstad ve ark. (1984), yağıĢların
rastgele
pürüzlülük
faktörü
üzerine
etkisini
değerlendirmiĢlerdir.
Zobeck ve Onstad (1987), rastgele pürüzlülük
faktörü üzerine kapsamlı bir inceleme yapmıĢlardır.
AraĢtırmacılar, tekli ve çoklu toprak iĢleme
uygulamaları için özel rastgele pürüzlülük faktörü
geliĢtirmiĢlerdir. Ayrıca yağıĢlar nedeniyle azalan
pürüzlülüğün azalma miktarını tahmin etmek için
eĢitlikler geliĢtirmiĢlerdir. Çoğu topraklar için toprak
iĢleme uygulamalarının yüzey gözenekliliğini etkileyen
birincil faktörler olduğunu belirtmiĢlerdir.
Saleh (1993), toprak yüzeyindeki iki nokta
arasındaki mesafenin artması ya da geniĢlemesinin
toprak pürüzlülüğünü arttıracağını belirterek zincir
metodu olarak adlandırılan sistemi geliĢtirmiĢtir.
Metot, uzunluğu bilinen zincir bir malzemenin toprak
yüzeyine serilmesi ve oluĢan Ģekle göre zincir
uzunluğunun
yeniden
ölçülmesi
prensibine
dayanmaktadır. Yüzey pürüzlülüğü Saleh pürüzlülük
faktörü (SRR-Soil Roughness Factor), EĢitlik 3 ile
tanımlanmıĢtır. Burada L1, zincirin uzunluğu, L2 ise
222
MATERYAL ve YÖNTEM
Materyal
Bu çalıĢma Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi
AraĢtırma ve Uygulama arazisinde yapılmıĢtır. ÇalıĢma
yapılan arazinin toprak bünye dağılımı Çizelge 1‟ de
verilmiĢtir.
Çizelge 1. Denemelerin yapıldığı toprak bünyesi
Seri Adı
Kum
Silt
Kil
Killi-Tın
%41
%26
%33
Toprak pürüzlülük değerinin belirlenebilmesi için
0.5 m2 alana sahip hafif malzemeden bir zincir düzlem
tasarlanmıĢtır. Zincir düzlem, toprak üzerine
serildiğinde toprağın Ģeklini almaktadır. GeliĢtirilen
ölçme sistemi ġekil 2‟de verilmiĢtir. Zincir düzlemin
görüntüsü webcam bir kamera ile bilgisayar ortamına
aktarılmıĢtır. Kullanılan kamera 640x480, 10 MP
çözünürlük değerlerine sahiptir. Görüntü iĢleme için
kullanılan yazılım, Visual Basic.NET programlama
dilinde hazırlanmıĢtır (ġekil 3).
ġekil 3. Ölçme sistemin genel görünümü.
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
ġekil 4. Yüzey pürüzlülüğü ölçümü için geliĢtirilen yazılım
Yöntem
Bu çalıĢmada, görüntü iĢleme yöntemi kullanılarak
toprak yüzey pürüzlülük oranı (PO) belirlenmiĢtir.
Görüntü iĢleme metodu, 640x480 çözünürlükte anlık
olarak alınan görüntülerin her bir pikselinin R (Kırmızı),
G (YeĢil) ve B (Mavi) renk değerlerinin incelenmesi
esasına dayanmaktadır. GeliĢtirilen yazılıma ait akıĢ
Ģeması ġekil 4‟de verilmiĢtir.
Filtre
uygulanarak,
siyah-beyaz
formata
dönüĢtürülmüĢ görüntü üzerinde daha rahat iĢlem
yapılabilmektedir. RGB renkleri ana renkler olup, 0 ile
255 arasında değiĢen sayısal değerlerle tanımlanırlar.
Her üç rengin 255 olması beyaz, 0 olması ise siyah
rengi ifade etmektedir. Diğer renkler, bu üç rengin
farklı oranlarda karıĢtırılması ile oluĢmaktadır.
Uygulamada kullanılacak olan zincir düzlem, rahat
bir görüntü iĢleme yapılabilmesi için beyaz renge
boyanmıĢtır. Böylece toprak ile zincir düzlem arasında
renk tonu farkı oluĢturulmaya çalıĢılmıĢtır. Toprak
üzerine serilen zincir düzlem toprak üzerindeki
yükseltilere göre Ģekil almaktadır.
Sistemin kalibrasyonu, tasarlanan zincir düzlemin
düz ve pürüzsüz bir zemin üzerine serilerek alınan
görüntülerin iĢlenmesi ile gerçekleĢtirilmiĢtir. Zemine
serilen zincir düzlemin görüntüsü, 1 m yükseklik ve dik
açıda (90o) yerleĢtirilen kamera yardımı ile bilgisayar
ortamına aktarılmıĢtır. Aktarılan görüntü 640x480
çözünürlüğe sahip olup içerisinde 307200 adet piksel
223
ve aynı miktarda kırmızı (R), yeĢil (G) ve mavi (B)
sayısal renk değerleri bulunmaktadır. Elde edilen
görüntü siyah-beyaz formata dönüĢtürülerek zincir
düzlem ve toprak rengi birbirlerinden net bir Ģekilde
ayrıĢtırılmıĢtır. DönüĢtürülen görüntünün her bir
pikseline ait RGB sayısal renk kodları tespit edilerek
zincir düzleme ait beyaz renk piksel sayısı (Ps)
belirlenmiĢtir. ÇalıĢmada kullanılan zincir düzlem için
alınan 5 farklı görüntü iĢlenmiĢ ve elde edilen Ps
değerlerinin aritmetik ortalaması alınarak Beyaz Renk
Kalibrasyon Katsayısı (K) değeri tespit edilmiĢtir
(Çizelge 2).
Çizelge 2. K değeri için kalibrasyon değerleri
Görüntü
Sayısı (n)
Beyaz Renk
Piksel Sayısı
(Ps)
1
44734
2
44734
3
44735
4
44734
5
44735
K Değeri
=44734
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
Start
K
Input Picture from
Cam (bmp)
Convert image to black-white
Picture(bmp)
İ=0
j=0
clr = bmp.GetPixel(i,
clr. R>240?
clr. G>240?
clr. B>240?
j)
Y
Ps=Ps+1
N
İ<bmp. width–1
?
Y
i=i+1
N
j=j+1
Y
j<bmp. height1
?
N
PO=(1-Ps/K)*100
“insert into roughness(picture,PO) values(„” & bmp & “‟,” & PO & “)”
Stop
ġekil 5. GeliĢtirilen yazılıma ait akıĢ Ģeması
Farklı çözünürlüklerdeki kameralar ve farklı
büyüklükteki zincir düzlem için K değerinin yeniden
belirlenmesi gerekmektedir. Kamera çözünürlüğünün
artması elde edilen Ps değerini arttırmakta tersi
durumda ise azaltmaktadır. Ps değerinin artması veya
224
azalması K değerine doğrudan etki etmektedir. Elde
edilen K değerine bağlı olarak pürüzlülük oranı (PO)
EĢitlik 4 yardımı ile belirlenmektedir.
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
(4)
Doğrusal zincir yöntemi ve yeni geliĢtirilen görüntü
iĢleme yöntemi ile ölçülen yüzey pürüzlülük oranı
değerlerini karĢılaĢtırmak için t-testi uygulanmıĢtır.
ARAġTIRMA BULGULARI ve TARTIġMA
ÇalıĢma kapsamında toprak yüzey pürüzlülük
görüntüleri, 3 farklı noktadan ve üçer tekerrürlü olarak
alınmıĢtır. Görüntü iĢleme sonucunda elde edilen Ps
değerinin doğru bir Ģekilde ortaya çıkarılması için,
arazi üzerinde farklı yüzey düzgünlüğüne sahip
noktalar seçilmiĢtir. ġekil 5‟de 3 farklı noktadan
alınmıĢ hem renkli hem de yazılım yardımı ile siyah
beyaz formata dönüĢtürülmüĢ görüntüler verilmiĢtir.
ġekil 5. Toprak yüzeyinden alınmıĢ zincir düzlem görüntüleri
225
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
Çizelge 3. Yüzey pürüzlülük değerleri
Zincir Yöntemi
Yüzey ġekli
Zincir
Boyu
(cm)
PO(%)
Az (1. tekrar)
68.2
31.8
Az (2. tekrar)
65.9
34.1
Az (3. tekrar)
67.1
Orta (1. tekrar)
Görüntü ĠĢleme Yöntemi
Ortalama
Ps
PO(%)
29952
33.04
29947
33.05
32.9
29958
33.03
56.8
43.2
24916
44.30
Orta (2. tekrar)
56.2
43.8
24911
44.31
Orta (3. tekrar)
57.9
42.1
24913
44.30
Fazla (1. tekrar)
49.7
50.3
21295
52.40
Fazla (2. tekrar)
48.3
51.7
21287
52.41
Fazla (3. tekrar)
46.5
53.5
21289
52.40
PO (%)
32.9±1.15
43.0±0.86
51.8±1.60
ġekil 5‟deki siyah beyaz formata dönüĢtürülmüĢ
olan görüntüler incelendiğinde, yüzeye serilen zincir
düzlemin farklı yüzeyler için Ģeklinin değiĢtiği ve zincir
düzlem
üzerindeki
beyaz
renklerin
azaldığı
görülmektedir. Elde edilen verilerin doğruluğunun
karĢılaĢtırılması için zincir metodu kullanılmıĢtır. 1 m
uzunluğa sahip olan zincir ile görüntü alınan
yüzeylerde ölçümler yapılmıĢtır. Hazırlanan yazılım
yardımı ile elde edilen görüntülere ait sayısal veriler ile
zincir metodu yardımı ile elde edilen veriler
Çizelge 3‟de verilmiĢtir.
Her iki yöntemle ölçülen pürüzlülük oranları
arasındaki farklılık istatistiksel olarak önemsiz
bulunmuĢtur. Ancak görüntü iĢleme yöntemiyle elde
edilen pürüzlülük oranlarının standart sapma değerleri
zincir yöntemine göre oldukça düĢüktür. Çünkü
görüntü iĢleme yöntemi ile yapılan ölçümlerde
tekerrürler arasındaki farklılık daha azdır. Bu nedenle
bu yöntemin istatistiksel olarak daha güvenilir olduğu
söylenebilir. Saleh (1953) tarafından geliĢtirilmiĢ olan
zincir metodunda yüzey düzgünlüğü zincir boyundaki
kısalmalara bakılarak tek bir boyut için tespit
edilmektedir. Görüntü iĢleme yönteminde ise
tasarlanan zincir düzlem ile belirli bir alana ait
(0.5 m2) yüzey pürüzlülüğü tespit edilebilmektedir.
SONUÇ
Bu çalıĢma, görüntü iĢleme yöntemi ile toprak
yüzey pürüzlülük oranının belirlenmesi için yapılmıĢtır.
GeliĢtirilen yazılıma aktarılan görüntü içerisindeki
226
Ortalama
P
PO (%)
33.04±0.006
0.107
44.30±0.006
0.057
52.40±0.006
0.087
metal zincir düzleme ait beyaz renk piksel sayısının
aĢırı pürüzlü yüzeylerde azaldığı, düzgün yüzeylerde
ise arttığı tespit edilmiĢtir. Beyaz renk piksel
sayısındaki bu değiĢkenlikler ile yüzey pürüzlülüğü
arasında tespit edilen iliĢki matematiksel olarak
belirlenmiĢtir. Aynı zamanda elde edilen veriler bilinen
bir yöntem olan zincir yöntemi ile karĢılaĢtırılmıĢtır.
Her iki yöntemle ölçülen yüzey pürüzlülük oranları
arasındaki farklılık istatistiksel olarak önemsiz
bulunmuĢtur. AraĢtırma kapsamında geliĢtirilen
bilgisayar yazılımı ve ölçme sistemi, farklı toprak
iĢleme makinaları ile iĢlenmiĢ toprak yüzeyindeki
yüzeysel düzgünlük ve pürüzlülük farklılıklarının
belirlenmesinde kolaylıklar sağlayacaktır. Bu sistem,
farklı toprak iĢleme makinalarının toprak yüzeyine
yaptığı olumlu ya da olumsuz etkilerinin tespiti için de
araĢtırıcılara
önemli
katkılar
ve
kolaylıklar
sağlayacaktır. Ayrıca geliĢtirilen sistem ile, hassas
uygulamalı tarıma yönelik olarak, belirli bir alanın
toprak yüzey pürüzlülüğü değiĢkenlik haritalarının
oluĢturması sağlanabilecektir.
LĠTERATÜR LĠSTESĠ
Allmaras, R. R., R. E. Burwell and R. E Holt. 1967. Plow-layer
porosity and surface roughness from tillage as affected
by initial porosity and soil moisture at tillage time. Soil
Sci. Soc.Am. Proc. 31(4):550-556.
Allmaras, R.R., Burwell, R.E., Larson, W.E., Holt, R.F., 1966.
Total porosity and random roughness of the interrow
zone as influenced by tillage. USDA Conservation,
2 6. T a r ı m s a l M e k a n i z a s y o n U l u s a l K o n g r e s i, 2 2 – 2 3 E y l ü l 2 0 1 0, H a t a y
Research Report no. 7. U.S. Government Printing Office,
Washington, DC, pp. 1–22.
Arvidsson, J.A, Bölenıus, E., 2006. Effects of soil water
content during primary tillage laser measurements of soil
surface changes, Soil and Tillage Research, v.90, p.222229.
Bennicelli, R.P., St e Pniewski, W., Zakrzhevsky, D.A., 1998.
The effect of soil aeration on superoxide dismutase
activity, malondialdehyde level, pigment content and
stomatal diffusive resistance in maize seedlings. Environ.
Exp. Bot. 39, 203–211.
Bjarne, H., Schjonning, P., Sibbesen, E., 1999. Roughness
indices for estimation of depression storage capacity of
tilled soil surfaces. Soil Tillage Res. 52, 103–111.
Burwell, R. E , R. R. Allmaras and L. L. Sloneker. 1966.
Structural alteration of soil surfaces by tillage and
rainfall. J. Soil and Water Conserv. 21(2):61-63.
Burwell, R. E, R. R. Allmaras and M. Amemiya. 1963. A field
measurement of total porosity and surface microrelief of
soils. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 27(6): 697-700.
Burwell, R. E. and W. E. Larson. 1969. Infiltration as
influenced by tillage-induced random roughness and
pore space. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 33(3):449-452.
Darboux, F., Huang, C.H., 2003. An instantaneous-profile
laser scanner to measure soil surface microtopography.
Soil Sci. Soc. Am. J. 67, 92–99.
Gilley, J.E., 1995. Tillage effects on infiltration, surface
storage, and overland flow. In: Soil,Water Conservation
Society, Farming for a Better Environment. Ankeny, USA,
pp. 46–47.
Godwin, R.J., 1990. Agricultural Engineering in Development:
Tillage for Crop Production in Areas of Low Rainfall.
FAO,Rome, Italy, 124 pp.
Govers, G., Takken, I., Helming, K., 2000. Soil roughness
and overland flow. Agronomie 20, 131–146.
Hansen, B., Schjønning, P., Sibbesen, E., 1999. Roughness
indices for estimation of depression storage capacity of
tilled soil surfaces. Soil Tillage Res. 52, 103–111.
Huang, C. H., 1998. Quantification of soil microtopography
and surface roughness. Fractals in soil science. In:
Baveye, Philippe, Parlange, Jean Yves, Stewart, Bobby
A.(Eds.), Advances in Soil Science. CRC.
Huang, C.H., Whita, I., Thwaite, E.G., Bendeli, A., 1988. A
non contact laser system for measuring soil surface
topography. Soil Sci. Soc. Am. J. 52, 350–355.
Kamphorst, E.C., Jetten, V., Guerif, J., Pitkanen, J., Iversen,
B.V., Douglas, J.T., Paz, A., 2000. Predicting
depressional storage from soil surface roughness. Soil
Sci. Soc. Am. J. 64, 1749–1758.
Kehl, M., Everding, C., Bostschek, J., Skowronek, A., 2005.
Erosion process and erodibility of cultivated soils in North
Rhine-Westphalia
under
artificial
rain:
I.
Sit
characteristics and result of laboratory experiments. J.
Plant Nutr. Soil Sci. 168, 34–44.
Kuipers, H., 1957. A reliefmeter for soil cultivation studies.
Neth. J. Agric. Sci. 5, 255–262.
Lampurlanes, J., Cantero-Martinez, C., 2006. Hydraulic
conductivity, residue cover and soil surface roughness
under different tillage systems in semiarid conditions.
Soil Tillage Res., 84, 13-26.
Merrill, S.D., Huang, C.H., Zobeck, T.M., Tanaka, D.L., 2001.
Use of the chain set for scalesensitive and erosion
relevant measurement of soil surface roughness. In:
Stott, D.E.,Mohtar, R.H., Steinhardt, G.C. (Eds.),
Sustaining the Global Farm, pp. 594–600.
227
Moreno, G. R., Saa Requejo, A., Tarquis Alonso, A.M.,
Barrington, S., Diaz Alvarez, M.C, 2008. Shadow
analysis: a method for measuring soil surface roughness.
Journal of Geoderma. 146 (1) 201-208.
Mwendera, E.J., Feyen, J., 1993. Predicting tillage effects on
infiltration. Soil Sci. 155, 229–235.
Oelze, M.L., Sabatier, J.M., Raspect, R., 2003. Roughness
measurements of soil surfaces by acoustic backscatter.
Soil Sci. Soc. Am. J. 67, 241–250.
Onstad, C. A., M. L. Wolfe, C. L. Larson and D. C. Slack.
1984. Tilled soil subsidence during repeated wetting.
Transactions of theASAE21(\):133-736.
Podmore, T. H. and L. E Huggins. 1980. Surface roughness
effects on overland flow. Transactions of the ASAE
23(6): 1434-1439,1445.
Römkens, M.J.M., Wang, J.Y., 1986. Effect of tillage on
surface roughness. Trans. ASAE 29, 429–433.
Römkens, M.J.M., Wang, J.Y., 1987. Soil roughness changes
from rainfall. Trans. Am. Soc. Agric. Eng. 30 (1), 101–
107 Catena, 17(4–5): 315–325
Saleh, A., 1993. Soil roughness measurement: chain method.
J. Soil Water Conserv. 48, 527–529.
Singh, B., Chanasyk, D.S., McGill, W.B., Nybork, M.P.K.,
1994. Residue and tillage management effects on soil
properties of a typic cryoboroll under continuous barley.
Soil Till. Res. 32, 117–133.
Steichen, J. M. 1984. Infiltration and random roughness of a
tilled and untilled claypan soil. Soil and Tillage Res.
4(3):251-262.
Taconet, O., Ciarletti, V. 2007. Estimating soil roughness
indices on a ridge-and-furrow surface using stereo
photogrammetry. Soil Till. Res., 93, 64-76.
Unger, P.W., Steward, B.A., Parr, J.F., Singh, R.P., 1991.
Crop residue management and tillage methods for
conserving soil and water in semi-arid regions. Soil Till.
Res. 20, 219–240
Wagner, W.S., 1995. mapping a three-dimensional soil
surface with handheld 35 mm photography. Soil Tillage
Res. 34, 187–197.
Zobeck, T. M., C. A. Onstad. 1987. Tillage and rainfall effects
on random roughness: A review. Soil and Tillage Res
9(1): 1-20.
Zribi, M., Ciarletti, V., Taconet, O., Paillé, J., Boissard, P.,
2000. Characterization of the soil structure and
microwave backscattering based on numerical threedimensional surface representation: analysis with a
fractional Brownian model. Remote Sens. Environ. 72,
159–169.