Fen Bilimleri Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/23

Yasal Uyarı ⚠️ Araştırmacılar, tezlerin tamamı veya bir bölümünü yazarın izni olmadan ticari veya mali kazanç amaçlı kullanamaz, yayınlayamaz, dağıtamaz ve kopyalayamaz. BUU Akademik Açık Erişim Web Sayfasını kullanan araştırmacılar, tezlerden bilimsel etik ve atıf kuralları çerçevesinde yararlanırlar.

Browse

Browsing by Department "Entomoloji Ana Bilim Dalı"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Bazı entomopatojen fungus izolatlarının domates güvesi Tuta absoluta (Meyrick) [Lepidoptera: Gelechiidae]) larvalarına karşı etkinliğinin belirlenmesi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023) Dabsu, Tadesse Kebede; Kovancı, Orkun Barış; Fen Bilimleri Enstitüsü; Entomoloji Ana Bilim Dalı; 0000-0003-2086-6584
    Domates güvesi (Tuta absoluta), çok sayıda döl vermesi ve yüksek insektisit direncine deniyle geleneksel yöntemlerle mücadele etmekte zorlanılan kozmopolitan bir zararlıdır. Bununla birlikte, yerli entomopatojen funguslar (EPF) bu zararlıyla biyolojik mücadelede umut verici bir çözüm olabilir. Yerel fungus İzolatlarının domates güvesi larvalarına karşı virülansı ve farklı konidya konsantrasyonlarının etkinliğine ilişkin kapsamlı bir araştırma yapılmamıştır. Bu çalışmanın amacı, T. absoluta' nın üçüncü dönem larvalarına karşı bazı entomopatojen fungus izolatlarının etkinliğini belirlemektir. Denemeler, Türkiye ve Etiyopya'da 2021-2022 yılları arasında gerçekleştirilmiştir. Domates güvesi erginleri arazilerden toplanmış ve larvalar kitle halinde iklim odasında bulunan domates fidelerinde yetiştirilmiştir. Daha sonra, on larva Etiyopya EPF İzolatları (B1, PPRC-56, M1 ve M2) ve Türk İzolatları (AK-10, AK-14, AK-11 ve AK-12) ile 0, 10⁶, 10⁷, 10⁸, 10⁹ ve 10¹⁰ konidya/ml konidya konsantrasyonlarında üç tekrarlamayla inokulasyon edilmiştir. Larva mortalitesi ve hastalık belirtileri verileri, inokülasyonun ardından 3, 5 ve 7 gün geçtikten sonra analiz edilmiştir. Varyans analizi sonuçlarına göre, entomopatojen fungusların etkinliğine bağlı olarak domates güvesi larvalarındaki mortalite oranı arasında önemli istatistiki farklılıklar (p<0,05) bulunmuştur. Bulgularımız, Beauveria bassiana izolatlarının Tuta absoluta larvalarına karşı yüksek derecede virülent olduğunu göstermiştir. Mortalite oranı %85'in üzerinde gerçekleşmiş ve en kısa ölüm süresi ise LT₅₀, 3,6 ile 4,6 gün olmuştur. Konidya konsantrasyonları açısından en düşük LC₅₀ değerleri ise 1,51x10⁴ ile 2,13x10⁶ konidyaolarak belirlenmiştir. Buna karşın, Metarhizium anisopliae izolatları orta derecede virülens etki göstermiş ve mortalite oranı %46 ila %81 arasında değişmiştir. LT₅₀ değerleri 4,8 ile 5,4 gün olarak saptanmış ve LC₅₀ değerleri ise 6,05x10⁶ ile 6,62x10⁹ konidya konsantrasyonları arasında gerçekleşmiştir. Bununla birlikte, tüm izolatlar arasında "Metarhizium anisopliae AK-12" en düşük mortaliteyi göstermiş ve LC₅₀'ninen yüksek değeri 6,62 x10⁹ konidya konsantrasyonu olarak belirlenmiş ve bunu etkinlik açısından "Metarhizium anisopliae AK-11" izolatı takip etmiştir. Konidya konsantrasyonları arasında, 1x10¹⁰ en etkili oran iken 1x10⁶ konidya konsantrasyonu ise larvaları öldürmede en az etkili konsantrasyon olmuştur. Sonuç olarak, B. bassiana ve M. anisopliae’ nin farklı EPF izolatları ve konsantrasyonları domates güvesi larvalarına karşı etkinlik açısından varyasyon gösterdiğinden gelecekte daha fazla arazi çalışmalarının yapılması gerekmektedir.
  • Thumbnail Image
    Item
    Örtü altı domates yetiştiriciliğinde, bazı ekonomik zararlıların yapay zeka ile tespiti
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2024-05-07) Şahin, Yavuz Selim; Gençer, Nimet Sema; Şahin, Hasan; Fen Bilimleri Enstitüsü; Entomoloji Ana Bilim Dalı; 0000-0003-1926-2548
    Bu tez çalışması, YOLOv8 ve Mask RCNN gibi gelişmiş görüntü işleme modellerinin örtü altı yetiştiriciliği yapılan domates bitkisi üzerindeki bazı ekonomik zararlıların tespitinde ve segmentasyonunda sergilediği üstün performansı araştırmaktadır. Görüntü işleme modellerinin eğitimindeki değerlendirme kriterleri olan Precision, Recall ve mAP incelendiğinde, modellerin zararlı tespitinde büyük bir potansiyele sahip olduğu tespit edilmiştir. Özellikle, YOLOv8 modeli domates üzerindeki zararlıları hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilme kapasitesiyle öne çıkmaktadır, 0,1 saniye gibi kısa bir sürede yaklaşık olarak %90 ve üzerinde bir hassasiyetle zararlı tespiti yapabilmektedir. Üstün performans gösteren, görüntü işlemeye dayalı tespit modellerinin belirlenmesinden sonra, token girdisi kullanan dil modeli GPT-3 ile tespit modeli entegre edilmiştir. Tespit modelinin görüntüler üzerinden algıladığı nesneler token’e dönüştürülerek, API bağlantısı vasıtasıyla GPT-3 modeline girdi olarak prompt içine yerleştirilmiştir. GPT-3’ün YOLOv8 ile entegrasyonu, zararlıların biyolojisi, zarar şekilleri ve mücadele yöntemleri hakkında kapsamlı analizler yapılmasına olanak tanımıştır. GPT-3, 3,5 saniye içerisinde tespit edilen zararlı hakkında benzersiz, orijinal ve yaratıcı çıktılar üretmiştir. GPT-3, zararlıların biyolojisi ve nasıl zarar verdikleri hakkında detaylı bilgi verirken, zararlıları kontrol altına almak için kullanılan biyolojik mücadele gibi alternatif yöntemlere dair bilgilerin daha sınırlı olduğu görülmüştür. Biyolojik mücadele gibi daha spesifik konularda dil modellerinin güçlü ve kapsamlı bilgiler üretebilmesi için, model eğitiminde spesifik, hedef odaklı ve güvenilir kaynakların kullanılması gerektiği öngörülmektedir. Bu çalışma, tarımsal zararlı tespiti ve yönetimi konusunda yapay zekâ ve derin öğrenme teknolojilerinin büyük potansiyel taşıdığını göstermekte ve gelecekteki araştırmalara yönelik olarak çok disiplinli yaklaşımların benimsenmesi, gerçek dünya uygulamalarına odaklanılması ve açık kaynak kodlu araçların geliştirilmesi gibi önemli öneriler sunmaktadır.