• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Quantification of salt stress in wheat leaves by Raman spectroscopy and machine learning

Tarih
2022
Yazar
Şen, Ayşe
Sirkeci, Merve
Ünlü, Mehmet Burçin
Parlatan, Ugur
Güzelçimen, Feyza
Kecoglu, Ibrahim
Üst veri
Tüm öğe kaydını göster
Özet
The salinity level of the growing medium has diverse effects on the development of plants, including both physical and biochemical changes. To determine the salt stress level of a plant endures, one can measure these structural and chemical changes. Raman spectroscopy and biochemical analysis are some of the most common techniques in the literature. Here, we present a combination of machine learning and Raman spectroscopy with which we can both find out the biochemical change that occurs while the medium salt concentration changes and predict the level of salt stress a wheat sample experiences accurately using our trained regression models. In addition, by applying different machine learning algorithms, we compare the level of success for different algorithms and determine the best method to use in this application. Production units can take actions based on the quantitative information they get from the trained machine learning models related to salt stress, which can potentially increase efficiency and avoid the loss of crops.
Bağlantı
http://hdl.handle.net/20.500.12627/183634
https://doi.org/10.1038/s41598-022-10767-y
https://avesis.istanbul.edu.tr/api/publication/89b0a9cc-d808-4a83-b307-53a422baea6a/file
Koleksiyonlar
  • Makale [2276]

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV
 

 


Hakkımızda
Açık Erişim PolitikasıVeri Giriş Rehberleriİletişim
sherpa/romeo
Dergi Adı/ISSN || Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

BaşlıkbaşlayaniçerenISSN

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere Göre

Hesabım

GirişKayıt

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV