Spektroradyometreler ve Tarımda Kullanım Alanları

326 Spektroradyometreler ve Tarımda Kullanım Alanları Muharrem KESKİN Mustafa Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Makinaları Bölümü, Antakya, Hatay e-posta: keskin@mku.edu.tr Özet: Uzaktan algılama; fiziksel temas olmaksızın, incelenecek nesneye zarar vermeden nesnelerin durumundaki yersel ve zamansal değişimleri görüntüleme ve değerlendirme işlemidir. Uzaktan algılama; askeri, jeoloji, ormancılık, ekoloji, meteoroloji alanlarının yanında tarımda, özellikle Hassas Uygulamalı Tarım Teknolojisi (HUTT) içinde önemli bir işletmecilik aracı olarak kullanılmaktadır. Uzaktan algılama, yapay (lamba) veya doğal (güneş) bir ışınım kaynağı tarafından incelenecek nesneye gönderilen ve sonra nesneden yansıyan elektomanyetik ışınımın algılanması esasına dayanır. Uzaktan algılama sistemleri çeşitli yönlerden sınıflandırılır. Spektroradyometreler, güneş ışınımı veya yapay ışınım altında, hedef nesneden yansıyan ışınımı algılayan ve kaydeden çok spektrumlu elektro optik uzaktan algılama sistemleridir. Yurtdışında spektroradyometre kullanımı ile yapılan çalışma sayısı çok fazla olmasına rağmen, ülkemizde bu tip çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu makalenin amacı; spektroradyometrelerin yapısı, benzer cihazlardan farkları, çalıştırılma şekli, çalıştırılmalarına ilişkin temel tanımlamalar hakkında bilgi vermek ve tarımdaki uygulamalarına ilişkin örnekler sunmaktır. Anahtar kelimeler: Hassas Uygulamalı Tarım, Uzaktan Algılama, Spektroradyometre, Yansıma. Spectroradiometers and Their Applications in Agriculture Abstract: Remote sensing is the process of imaging and evaluating the local and temporal changes of subjects without any physical contact and damage. It is used in many areas such as military, geology, forestry, ecology, and meteorological studies as well as in agriculture particularly in Precision Agriculture. Remote sensing deals with sending natural (sun) or artificial (lamp) electromagnetic energy to the subject being under study and then acquiring the energy reflected by the subject. Remote sensing systems are classified based on several factors. Spectroradiometers are the remote sensing systems which acquire and record the electromagnetic energy reflected by the subjects under natural or artificial illumination. Even if there have been lots of research activities which employ spectroradiometers in the world, very limited research has been reported in Turkey. The objective of this paper is to present information on the structure of the spectroradiometers, their differences from similar instruments, their operation, and to give some example studies involving spectroradiometers in agriculture. Key words: Precision Agriculture, Remote Sensing, Spectroradiometer, Reflectance. GİRİŞ Uzaktan algılama; fiziksel temas olmaksızın nesnelerden yansıyan farklı bantlardaki elektromanyetik ışınımın incelenmesi ile nesnelerin durumundaki yersel ve zamansal değişimleri görüntüleme ve değerlendirme işlemi olarak tanımlanabilir (Avery ve Berlin, 1992). İlk zamanlarda düşman güçlerin durumunu incelemek amacıyla askeri amaç için geliştirilen Uzaktan Algılama, daha sonra tarımın da dahil olduğu diğer alanlarda da kullanıma girmiştir. Günümüzde, görüntüleme ve görüntünün elde edilmesi kolay olsa da elde edilen veriler üzerinde yorum yapma ve sonucu genelleme işlemi hala karmaşıklığını korumaktadır. Uzaktan algılama değişik alanlarda kullanılmaktadır. Örneğin, Askeri alanda; diğer devletlere ait stratejik bölgelerin gözlenmesi, Jeoloji alanında; maden bölgelerinin tesbiti, jeolojik oluşumların ve arazi yapısının incelenmesi, Ormancılık alanında; orman alanlarının kontrolü, orman yangınlarında yangın bölgelerinin belirlenmesi, Ekoloji

327 alanında; çevre kirliliği, erozyon miktarının tespiti, şehirleşme, Meteoroloji de; hava tahminlerinin yapılması. Uzaktan algılamanın kullanım alanlarından biri de tarımdır. Ürünlerin üretim deseni ve miktarlarının belirlenmesi, verim, toprakların sınıflandırılması, bitkilerin gelişimine etki eden faktörlerin (besin maddesi eksikliği, hastalık, yabancı ot, zararlı, drenaj, vb) tespiti örnek olarak verilebilir. Uzaktan algılama özellikle tarımda değişkenliği dikkate alan ve kimyasal girdilerin (kireç, su, gübre, pestisit, vb) değişken düzeyli uygulanmasını esas alan Hassas Uygulamalı Tarım Teknolojisi (HUTT) içinde önemli bir işletmecilik aracı durumuna gelmiştir. Uzaktan algılama, yapay veya doğal (güneş) bir ışınım kaynağı tarafından nesnelere gönderilen ve daha sonra nesnelerden yansıyan elektomanyetik ışınımın ölçülmesi esasına dayanır. Ölçülen yansıma değeri, toprak veya bitki özellikleri ile ilişkilendirilir. Elektromanyetik enerji; sadece, bir madde ile etkileşime girdiğinde algılanabilen enerji olarak tanımlanır (Avery ve Berlin, 1992) ve dalgaboyu veya frekansına göre sınıflandırılır. Dalgaboyuna göre; küçükten büyüğe doğru artan sıra ile; Gama ve X ışınları (<10 nm), Ultraviyole (10-400 nm), Görünür (400-700 nm), Kızıl Ötesi (7.0-1000.0 µm), Mikrodalga ve Radyo Dalgaları (>1000 µm) şeklinde sınıflandırılır (Avery ve Berlin, 1992). Uzaktan algılamada en fazla Görünür (400-700 nm), Yakın Kızıl Ötesi (700-1500 nm) ve Orta Kızıl Ötesi (1500-5500 nm) bantlar kullanılır (Avery ve Berlin, 1992). bitki besin elementleri, hastalık, nem içeriği, vb) saptarlar. c) Algılayıcı tipine göre: Kameralar; cismin görüntüsünü daha sonra banyo edilmek üzere bir film üzerine veya dijital olarak kaydeder, Görünür ışık yanında Yakın Kızıl Ötesi bandında algılama yapılabilir ancak sadece gün ışığında kullanılma zorunluluğu vardır. Çok spektrumlu elektro optik algılayıcılar ise; birden fazla bantta algılanan ışınımı elektrik sinyaline dönüştürür ve veri dijital olarak kaydedilir, veri istendiğinde tekrar görüntüye dönüştürülür. Spektroradyometreler, güneş ışınımı veya yapay ışınım (lamba) altında hedef nesneden yansıyan ışınımı kaydeden çok spektrumlu elektro optik algılama sistemleridir. Spektroradyometrelerin Yapısı Spektroradyometre, hedef nesneden yansıyan ışınımı uygun bir şekilde optik ve elektronik olarak işledikten sonra kaydeden çok spektrumlu elektro optik sistemlerdir. Hedef nesnenin aydınlatılmasında; arazide yapılan ölçümlerde doğal ışınım kaynağı durumundaki güneş, labaratuvarda kontrollü koşullarda yapılan ölçümlerde ise yapay ışınım kaynağı olarak uygun özelliklere sahip lambalar kullanılır. Spektroradyometre, temel olarak, fiber optik kablo, spektrometre ve bilgisayardan oluşur (Şekil 1). Uzaktan algılama sistemleri çeşitli açılardan sınıflandırılır. a) Çalışma ilkesine göre: Aktif algılama sistemleri; ürettiği sinyali algılanacak cisimlere göndererek cisimden yansıyan sinyali ölçerken, Pasif algılama sistemleri; cisimlerden doğal olarak yansıyan güneş ışınımını alırlar (bu durumda ışınım kaynağı güneştir). b) Çalışma yüksekliğine göre: Alçaktan algılama yapan sistemler; balonlar, helikopterler ve uçaklardan oluşur, Yüksekten algılama yapan sistemler ise; uydulardan oluşur, Yer esaslı sistemler; traktör veya herhangi bir tarım aracına asılır tipte olabildiği gibi araştırıcı tarafından sırtta da taşınabilir, üründen yansıyan ışığı algılayarak bitkiye ait özellikleri (klorofil, Şekil 1. Spektroradyometrelerin yapısı

328 Fiber optik kablo, örnekten yansıyan ışınımı belli bir görüş açısı (field of view) ile alarak spektrometreye iletir. Işınım kaynağının aydınlatma gücünde değişim olduğunda nesneden yansıyan ışınım değerinde de değişim olur. Bu olumsuz durumu ortadan kaldırmak için değişik önlemler alınmaktadır. Spektrometre, monokromatör olarak da adlandırılır ve spektroradyometrenin en önemli parçasıdır. Örnek nesneden (ve/veya ışınım kaynağından) fiber optik kablo ile gelen çoklu spektruma sahip (polychromatic) ışınımı alarak farklı dalgaboylarına veya bantlara böler ve ayarlanabilir monokromatör olarak da adlandırılır (Swain ve Davis, 1978). Spektrometre, içindeki optik parçalar sayesinde gelen sinyali (ışınım) işler ve birkaç farklı yöntemden (örneğin prizma) biri ile farklı dalgaboylarına veya bantlara ayırır. Gerektiğinde sinyal yükseltme işlemi de uygular. Daha sonra ışınım enerjisini her bir dalga boyu veya bant için ayrı ayrı çeşitli algılayıcılarla (detector) elektrik enerjisine dönüştürür (Swain ve Davis, 1978). Bilgisayar, spektrometre tarafından farklı dalga boylarında elektrik enerjisine dönüştürülen ışınım değerlerini, ham veri olarak sabit diske kayıt eder. Bilgisayarın diğer bir işlevi de verilerin toplanmasında kullanılacak yazılımın çalıştırılmasını sağlamaktır. Radyans, İrradyans, Yansıma, Geçirgenlik ve Emilim Spektroradyometre, genel olarak, toplanan veriyi dijital sayı (ham veri) olarak kaydeder. Veri toplama işlemi tamamlandıktan sonra, örnek nesneden yansıyan ışınım, dalga boylarına göre radyans (radiance, W/m 2 /nm/sr) değerine dönüştürülür. Işınım kaynağından gelen ışınımın ölçülmesi durumunda veri irradyans (irradiance, W/m 2 /nm) değerine dönüştürülür (ASD, 2000). Bu işlem, üretici firma tarafından cihazın üretimi sırasında yapılan kalibrasyon işleminde elde edilen veriler esas alınarak yapılır. Çalışmalarda genellikle ışınım kaynağından yayılan ışınımın değişkenlik göstermesi sebebiyle sadece örnek nesneden algılanan ışınım kullanılmaz. Bunun yerine, yansıma değeri kullanımı ile bu olumsuz özellik ortadan kaldırılır. Yansıma, radyans değerinin irradyans değerine bölümü ile hesaplanır, 100 ile çarpılarak Yüzde Yansıma (%) değeri bulunur. Yansıma değeri kullanılarak ölçüm ortamındaki aydınlanmada meydana gelecek dalgalanmaların olumsuz etkisi ortadan kaldırılır. Bazı çalışmalarda yansıma yerine geçirgenlik (transmittance) veya emilim (absorptance) değerleri de kullanılmıştır. Vejetasyon İndeksleri Vejetasyon indeksi, değişik faktörlerin (aydınlatma gücündeki değişimler, bulutlu hava, bitki yaprağından yansıma ölçümünde toprağın etkisi, vb) yapılan ölçüm üzerindeki olumsuz etkisini en aza indirmek için en az iki bantta toplanan verilerin birleştirilerek kullanımı ile oluşturulur. En yaygın kullanılan indeks, Fark Bölüm Vejetasyon İndeksi (Normalized Difference Vegetation İndeks, NDVI) olup, (Kızılötesi- Kırmızı)/(Kızılötesi+Kırmızı) eşitliği ile bulunur. Bunun yanında (Kızılötesi/Kırmızı) şeklinde iki banttan alınan yansıma değerinin oranı şeklinde olan indeksler de yaygındır. Spektroradyometrelerin Çalıştırılma Yöntemleri Spektroradyometre hem açık arazide hem de labaratuvar ortamında kullanılabilir. Açık alanda kullanımda güneş, ışınım kaynağı olarak kullanılırken, labaratuvarda uygun özelliğe sahip özel ışınım kaynakları (lambalar) kullanılır. Spektroradyometre ile yapılan ölçümlerde, ışınım kaynağının aydınlatma gücünde değişim olduğunda örnek nesneden yansıyan ışınım değerinde de değişim olur. Bu olumsuz durumu ortadan kaldırmak için üç değişik önlem alınmaktadır. Birincisi, ölçümler kontrollü koşullarda yapılarak ışınım kaynağının aydınlatma gücündeki dalgalanmalar en az değere indirgenir. İkincisi, örnek nesnenin konduğu yere birkaç ölçümde bir olmak üzere yansıtma özelliği bilinen standart bir beyaz panel konur ve örnekten ve standart panelden alınan yansıma değerleri karşılaştırılır (Milton, 1987). Üçüncü olarak iki ayrı ölçüm sistemi kullanılır; biri örnekten diğeri de ışınım kaynağından gelen ışınımı kaydeder. Spektroradyometre, Spektrofotometre ve Radyometre Arasındaki Fark Spektroradyometreler genellikle Görünür, Yakın Kızıl Ötesi ve Orta Kızıl Ötesi spektrumlarda veri toplar.

Yansıma 329 Uygulamada en fazla kullanılan tip, 350-1100 nm arasında veri almaktadır. Bundan sonra 350-2500 nm arasında veri alan tipler yaygındır. Spektroradyometreler verilen spektral aralıkta çok küçük aralıkla (genellikle birkaç nm) veri toplar. Buna karşın radyometreler ise spektroradyometreye kıyasla çok daha geniş aralığa sahip belli bantlarda (örneğin, mavi, yeşil, kırmızı, kızıl ötesi, vb) veri toplar. Aradaki en önemli fark, spektroradyometrenin veri toplama aralığının çok daha düşük (genellikle birkaç nm) olmasıdır. Spektrofotometreler, içerisinde ışınım kaynağı bulunan cihazlardır. Analiz labaratuvarlarda çok yaygın olarak kullanılır. Özel bir örnek yuvası bulunur ve örnek buraya konduktan sonra ışınım kaynağından gönderilen ışınımın örnek tarafından değişime uğraması sayesinde istenen özellik belirlenir. Çok gelişmiş yazılıma sahip olup, çok kısa sürede ölçümü istenen değer ekranda görünür. Kullanımı spektroradyometrelere kıyasla çok daha yaygındır. Örnekten yansıyan ışınımı algılayarak veya örnek içinden geçen ışınımı algılayarak ölçüm yapan iki farklı tipi bulunur (sırasıyla spektroreflektometre ve spektrotransmisyometre) (Swain ve Davis, 1978). Açık alanda güneş enerjisi (dış ışınım kaynağı) altında kullanılamadığından tarla çalışmaları için uygun değildir. Bitki ve Toprağın Yansıma Özelliği Güneş ışınımı altında çift algılayıcı sistemli spektroradyometre (dual spectroradiometer) ile alınan ölçümler, bitki ve toprağın ışınım yansıtma özelliğinin birbirinden oldukça farklı olduğunu göstermektedir (Şekil 2) (Keskin, 2002). 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 Kumlu Toprak Sararmış Çim Yeşil Çim 0 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 Dalgaboyu (nm) Şekil 2. Toprak, sararmış çim ve yeşil çimin yansıma özelliği (Keskin, 2002) Sağlıklı ve yeşil bitki, özellikle Kırmızı bölgedeki (600-700 nm) ışınımı emer ve bu enerjiyi fotosentezde kullanır. Bu sebeple, toprak ve sararmış (ölmüş) bitki, özellikle Kırmızı bant olmak üzere Görünür ışınım bantlarında (400-700 nm) ışınımı emmez ve yansıtır (Şekil 2). Diğer yandan, Yakın Kızıl Ötesi bandında (750-1000 nm), sağlıklı bitki, yaprakları içinde bulunan hava boşlukları sayesinde (Knipling, 1970) ışınımı toprak ve sararmış bitkiye kıyasla çok daha fazla yansıtmaktadır. Sonuç olarak, bitki ne kadar sağlıklı olursa; Görünür bantta o denli az, Yakın Kızıl Ötesi bandında ise o denli yüksek ışınım yansıtmaktadır. Topraktaki mineral madde veya su eksikliğinden ya da hastalıktan kaynaklanan bitki stresi, bitkinin aldığı enerjiyi kullanma etkinliğinin değişmesine ve sonuç olarak bitkiden yansıyan ışınımın değişmesine neden olur (Knipling, 1970; Guyot, 1990; Carter, 1993; Campbell, 1996). Bu özellik kullanılarak, bitkinin sağlık derecesi, besin maddesi eksikliği, su içeriği gibi özellikler tespit edilebilir. Ayrıca hasat edilen tarım ürünlerinin içindeki yabancı maddelerin ayıklanması ve ürünün bazı kriterlere (renk, olgunlaşma, vb) göre sınıflandırılması amacıyla da kullanılabilir. Spektroradyometrelerin Tarımda Kullanım Alanları Yurtdışında spektroradyometre kullanımı ile yapılan çalışma sayısı çok fazla olmasına rağmen, ülkemizdeki çalışmalar oldukça sınırlıdır. Spektroradyometreler oldukça pahalı olduklarından, yapıları hassas olduğundan ve kullanımı önemli düzeyde bilgi gerektirdiğinden genellikle pratik amaçlı olarak kullanılmazlar, bunun yerine bu cihazlarla elde edilen verilerin kullanımı ile pratik uygulamalarda kullanımı daha uygun olacak algılama sistemleri (prototip sensör) tasarlanır (Keskin ve ark., 2003). Radyometre ve spektroradyometrelerin tarımda kullanımına ilişkin çalışmaların tarihi 1960 li yıllara kadar gitmektedir. Gerek bitki gerekse toprak bazında çok değişik konuların araştırıldığı çok fazla sayıda yayın mevcuttur. Aşağıda toprak ve bitki için yapılan çalışmalardan bazı örnekler verilmektedir (Çizelge 1).

330 Çizelge 1. Spektroradyometrelerin Kullanıldığı Bazı Örnek Çalışmalar Araştırıcı Thomas ve Oerther (1972) Takabe ve ark. (1990) Sudduth ve Hummel (1991) Aquino ve ark. (1992) Penuelas ve ark. (1993) Brown ve ark. (1994) Munden ve ark. (1994) Blackmer ve ark. (1994) Blackmer ve ark. (1996) Bausch ve Duke (1996) Stone ve ark. (1996) Penuelas ve ark. (1997) Miller ve Throop (1997) Wilkerson ve ark. (1998) Green ve ark. (1998) Hahn (1998) Lee ve ark. (1999) Ingleby and Crowe (2000) Millmier ve ark. (2000) Thomasson ve ark. (2001) Keskin ve ark. (2003) Bogrekci ve ark. (2003) Henry ve ark. (2004) Keskin ve ark. (2004) Araştırma Konusu Biberde, yeşil banttaki yansıma değerinden yaprak azot içeriğinin Çeltikte, yeşil banttaki yansıma değeri ile yaprak klorofil içeriğinin Toprakta, yakın kızıl ötesi bandındaki yansıma değeri ile toprak organik madde içeriğinin Yerfıstığında, yakın kızıl ötesi banttaki yansıma değeri ile hastalık, yaprak alanı ve verim arasındaki ilişkinin incelenmesi Biber ve fasulyede, yakın kızılötesi banttaki yansıma değerinden yaprak su içeriğinin Mısırda, görünür ve yakın kızıl ötesi bantlardaki yansıma verilerinden yedi farklı tür yabancı otun algılanması Buğdayda, yansıma verilerinden klorofil içeriği ve verimin Mısırda, yeşil banttaki yansıma değerinden yaprak azot eksikliğinin Mısır için, yeşil banttaki yansıma değerinden dane verimini tahmin edebilen prototip bir algılama sisteminin geliştirilmesi Mısırda, yeşil ve kızılötesi bantlardaki yansıma değerinden yaprak azot içeriğinin Buğdayda, kırmızı ve kızılötesi bantlardaki yansıma değerinden azotlu gübre gereksinimini belirleyen bir algılama sisteminin geliştirilmesi Arpada, kızılötesi ve görünür banttaki yansıma değerinden toprak tuzluluğunun bitki gelişimine ve verimine etkisinin Elmada, yüzey zedelenmesi olan ve olmayan elmaların yansıma özelliğinden yararlanılarak sınıflandırılması Pamukta, görünür ve kızılötesi bantlardaki yansıma değerinden azot eksiliği ve verimi belirleyen bir algılama sisteminin geliştirilmesi Çimde, kızılötesi banttaki yansıma değerinden hastalık düzeyinin Domateste, yansıma verilerinden yararlanarak hasat edilen domatesleri olgunlaşma derecesine göre sınıflandırma Mısırda, farklı renk özelliklerine sahip üç farklı mısır çeşidi için yansıma verilerinden yaprak azot içeriğinin Toprakta, yansıma verilerinin kullanımı ile toprak bünyesi ve toprakta bulunan mineral besin maddeleri miktarının Katı çiftlik gübresinde, yansıma verilerinden gübre mineral madde içeriğinin Toprakta, yansıma verilerinin kullanımı ile toprak organik karbon içeriğinin Çim biçkilerinde, kırmızı ve kızılötesi bantlardaki yansıma değerinden azot içeriğinin Toprakta, yaş ve kuru toprağın yansıma değerlerinden toprak fosfor içeriğinin Soyada, yansıma verileri kullanımı ile soya bitkisi ile yabancı otların birbirlerinden ayırt edilmesi Çimde, kırmızı ve kızılötesi bantlardaki yansımadan çim deneme parsellerinin görsel kalite puanlarının

331 KAYNAKLAR Aquino, V.M., F.M. Shokes, R.D. Berger, D.W. Gorbet, T.A. Kucharek, 1992. Relationship Among Late Leafspot, Healty Leaf Area Duration, Canopy Reflectance, and Pod Yield Of Peanut. Ecology and Epidemiology, 82, 546-552. ASD, 2000. FieldSpec Pro user s guide. Analytical Spectral Devices (ASD), Inc. Boulder, Colorado/USA. Avery, T.E. ve G.L. Berlin, 1992. Fundamentals of Remote Sensing and Air Photo Interpretation. Fifth Edition. Macmillan Publishing Company. Bausch, W.C., ve H.R. Duke, 1996. Remote Sensing of Plant Nitrogen Status in Corn. Transactions of the ASAE. St. Joseph, MI/USA: ASAE, 39, 1869-1875. Blackmer, T.M., J.S. Schepers, and G.E. Varvel, 1994. Light Reflectance Compared with Other Nitrogen Stress Measures in Corn Leaves. Agronomy Journal, 86, 934-938. Blackmer, T.M., J.S. Schepers, G.E. Varvel, and E.A. Walter- Shea, 1996. Nitrogen Deficiency Detection Using Reflected Shortwave Radiation from Irrigated Corn Canopies. Agronomy Journal, 88, 1-5. Bogrekci, I., W. S. Lee, and J. Herrera, 2003. Assessment of P Concentrations in the Lake Okeechobee Drainage Basins with Spectroscopic Reflectance of VIS and NIR. ASAE Paper No. 031139. Campbell, J. B., 1996. Spectral Behavior of the Living Leaf. In Introduction to Remote Sensing, 456 464. 2nd ed., The Guilford Press, New York, USA. Carter, G. A., 1993. Responses of Leaf Spectral Reflectance to Plant Stress. American J. Botany, 80, 239 243. Guyot, G., 1990. Optical Properties of Vegetation Canopies. In Application of Remote Sensing in Agriculture, 19 43. M. D. Steven, and J. A. Clark, eds. Kent, Butterworths, UK. Hahn, F., 1998. Tomato Maturity Prediction Using Optical Reflectance. 1998 ASAE International Meeting, 12-16 July 1998, Orlando, Florida/USA. Paper No: 98-3055. Henry, W.B., D.R. Shaw, K.R. Reddy, L.M. Bruce, H.D. Tamhankar, 2004. Spectral Reflectance Curves to Distinguish Soybean from Common Cocklebur (Xanthium Strumarium) and Sicklepod (Cassia Obtusifolia) Grown with Varying Soil Moisture. Weed Science, 52, 788-796. Ingleby, H. R., and T. G. Crowe, 2000. Reflectance Models for Predicting Organic Carbon in Saskatchewan Soils. Can. Agric. Eng., 42, 57-63. Keskin, M., 2002. Developing Reflectance-Based Optical Sensor Systems for the Assessment of Turfgrass Quality. Doktora Çalışması (yayınlanmamış veri). Biosystems Engineering, Clemson University, Clemson, SC, USA. Keskin, M., R.B. Dodd, Y.J. Han, A. Khalilian, 2003. Predicting Visual Quality Ratings of Turfgrass Plots Using Spectral Reflectance. 2003 ASAE International Meeting, 27-30 July 2003, Las Vegas, Nevada/USA. Paper No: 03-1114. Keskin, M., R.B. Dodd, Y.J. Han, A. Khalilian, 2004. Assessing Nitrogen Content of Golf Course Turfgrass Clippings Using Spectral Reflectance. Applied Eng. in Agr. 20, 851-860. Knipling, E.B., 1970. Physical and Physiological Basis for the Reflectance of Visible and Near-Infrared Radiation from Vegetation. Remote Sensing of Environment, 1, 155-159. Lee, W., S.W. Searcy, T. Kataoka, 1999. Assessing Nitrogen Stress in Corn Varieties of Varying Color. 1999 ASAE International Meeting, 18-21 July 1999, Toronto, Ontario/Canada. Paper No: 99-3034. Miller, W.M., J.A.Throop, 1997. Pattern Recognition Models for Spectral Reflectance Evaluation of Apple Blemishes. 1997 ASAE International Meeting, 10-14 August 1997, Minneapolis, Minnesota/USA. Paper No: 97-3080.

332 Millmier, A., J. Lorimor, C. Hurburgh Jr., C. Fulhage, J. Hattey, H. Zhang, 2000. Near-Infrared Sensing of Manure Nutrients. Trans. ASAE, 40, 903-908. Sudduth, K.A., J.W. Hummel, 1991. Evaluation of Reflectance Methods for Soil Organic Matter Sensing. Trans. ASAE, 34, 1900 1909. Milton, E.J., 1987. Principles of Field Spectroscopy. International Journal of Remote Sensing, 8, 1807-1827. Swain, P.H., S.M. Davis, 1978. Remote Sensing: The Quantitative Approach. McGraw-Hill Publications. Munden, R., P.J.Curran, J.A.Catt, 1994. The Relationship Between Red Edge and Chlorophyll Concentration in the Broadbalk Winter Wheat Experiment at Rothamsted. International Journal of Remote Sensing, 15, 705-709. Penuelas, J., I. Filella, C. Biel, L. Serrano, R. Save, 1993. The Reflectance at the 950/970 nm Region is an Indicator of Plant Water Stress. International Journal of Remote Sensing, 14, 1887-1905. Penuelas J., R. Isla, I. Filella, J.L. Araus, 1997. Visible and Near Infrared Reflectance Assessment of Salinity Effects on Barley. Crop Science, 37, 198-202. Takabe, M., T.Yoneyama, K.Inada, T.Murakami, 1990. Spectral Reflectance Ratio of Rice Canopy for Estimating Crop Nitrogen Status. Plant and Soil, 122, 295-297. Thomas, J.R., G.F. Oerther, 1972. Estimating Nitrogen Content of Sweet Pepper Leaves by Reflectance Measurements. Agronomy Journal, 64, 11-13. Thomasson, J.A., R.Sui, M.S.Cox, A.Al-Rajehy, 2001. Soil Reflectance Sensing for Determining Soil Properties in Precision Agriculture. Trans. ASAE, 44, 1445-1453. Stone, M.L., J.B. Solie, W.R. Raun, R.W. Whitney, S.L. Taylor, J.D. Ringer, 1996. Use of Spectral Radiance for Correcting In-Season Fertilizer Nitrogen Deficiencies in Winter Wheat. Trans. ASAE, 39, 1623-1631.