dc.contributor.author | Özhan, Süleyman | |
dc.contributor.author | YURTSEVEN, İBRAHİM | |
dc.contributor.author | SERENGİL, YUSUF | |
dc.date.accessioned | 2021-03-05T09:54:55Z | |
dc.date.available | 2021-03-05T09:54:55Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.citation | YURTSEVEN İ., SERENGİL Y., Özhan S., "Estimation of Interception with Artificial Neural Networks in Oak-Beech Mixed Stand", Istanbul University Journal of the Faculty of Forestry, cilt.63, ss.19-25, 2013 | |
dc.identifier.other | vv_1032021 | |
dc.identifier.other | av_a04889d1-660a-4dc9-a7b5-b652d89ab72e | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12627/107521 | |
dc.identifier.uri | http://www.dergipark.ulakbim.gov.tr/jffiu/article/view/5000016282 | |
dc.description.abstract | Bu çalışmada meşe-kayın karışık meşceresinde, yapraklı dönem intersepsiyonu kullanılarak yapay sinir ağı modeli ile yapraksız dönem intersepsiyonunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yapraklı ve yapraksız olmak üzere iki dönemde belirlenmeye çalışılan intersepsiyon miktarı için açık alana düşen yağış ile meşe-kayın karışık meşcere altına düşen yağış miktarları kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modeline entegre edilecek veriler test ve tahmin olmak üzere iki ayrı gruba ayrılmıştır. Test grubu girdi verileri olarak yapraklı dönem yağış değerleri (açık alan-ormanaltı yağış), çıktı verileri için ise yapraklı dönem intersepsiyon değerleri kullanılmıştır. Tahmin grubu girdi verileri olarak yapraksız dönem yağış değerleri (açık alan-orman altı yağış) alınmıştır. Yapraksız dönem (bilinen) intersepsiyon değerleri ile yapay sinir ağı modeli sonucu tahmin edilen intersepsiyon değerleri kendi aralarında regresyon ve ortalama karesel hatadan oluşan bir performans değerlendirmesine tabi tutulmuştur. Yapılan regresyon analizine göre bilinen intersepsiyon miktarı (mm) ile tahmin edilen intersepsiyon miktarı (mm) arasında önemli bir ilişki saptanmış (R2= 0,90) ve bu iki değer arasında hesaplanan ortalama karesel hatanın düşük çıktığı (OKH = 3,47) görülmüştür. Ancak, bu iki periyot değerleri arasında istatistiksel anlamda önemli bir fark bulunmamaktadır (P =0,004). Araştırma sonucunda ortaya konulan yapay sinir ağı tahmin modeli yardımıyla benzer özelliklere sahip bir meşceredeki yapraklı veya yapraksız dönem intersepsiyon miktarları tahmin edilebilecektir. | |
dc.language.iso | eng | |
dc.subject | Çevre / Ekoloji | |
dc.subject | Ziraat | |
dc.subject | Tarım ve Çevre Bilimleri (AGE) | |
dc.subject | Tarımsal Bilimler | |
dc.title | Estimation of Interception with Artificial Neural Networks in Oak-Beech Mixed Stand | |
dc.type | Makale | |
dc.relation.journal | Istanbul University Journal of the Faculty of Forestry | |
dc.contributor.department | İstanbul Üniversitesi , , | |
dc.identifier.volume | 63 | |
dc.identifier.issue | 1 | |
dc.identifier.startpage | 19 | |
dc.identifier.endpage | 25 | |
dc.contributor.firstauthorID | 630163 | |