Bitki Islahında Kullanılan Yüksek Kapasiteli Fenotipleme Araçları

Dünya nüfusundaki hızlı artış ve iklim değişikliğinin tarımsal üretim üzerindeki baskısı, bitki ıslahında fenotipleme süreçlerinin etkinliğini stratejik bir öncelik haline getirmiştir. Bu anlatımsal derleme; bitki ıslah programlarında kullanılan yüksek kapasiteli fenotipleme (HTP) araçlarını sensörler, görüntüleme sistemleri, analitik yazılım platformları ve veri yönetimi bileşenleri çerçevesinde kapsamlı biçimde ele almayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda RGB, yakın kızılötesi (NIR), termal ve hiperspektral kameralar başta olmak üzere güncel görüntüleme ve algılama teknolojileri ile PlantCV, HTPheno, IAP ve LemnaGrid gibi analitik araçlar incelenmiş; büyük ölçekli otomatik fenotipleme sistemlerinin ürettiği yüksek hacimli verinin yönetimi ve işlenmesi için gereken altyapı tartışılmıştır. Derleme bulgularına göre, HTP sistemleri insan duyularıyla tespit edilemeyen morfolojik, fizyolojik ve biyokimyasal özellikleri yüksek doğrulukla ölçebilmekte ve klasik ıslah döngülerini önemli ölçüde kısaltmaktadır. Bununla birlikte, maliyet-fayda dengesi, veri standartlaşması ve saha koşullarına uyarlanabilirlik alanlarında kritik araştırma boşlukları varlığını sürdürmektedir. Fenotipleme ve moleküler teknolojilerin bütünleştirilmesi, iklim değişikliğine uyumlu üstün çeşitlerin geliştirilmesini ivmelendirme potansiyeli taşımakta ve geleceğin sürdürülebilir tarım sistemlerine güçlü bir altyapı sunmaktadır.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Türk Bilim ve Mühendislik Dergisi
Published
2026-06-28
DOI
https://doi.org/10.55979/tjse.1957026
Primary Topic
Remote Sensing in Agriculture
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Bitki Islahında Kullanılan Yüksek Kapasiteli Fenotipleme Araçları

Hakan Aktaş, Okan Yaman
Türk Bilim ve Mühendislik Dergisi
Remote Sensing in Agriculture
article

Bitki Islahında Kullanılan Yüksek Kapasiteli Fenotipleme Araçları

Hakan Aktaş, Okan Yaman
article en

Abstract

Dünya nüfusundaki hızlı artış ve iklim değişikliğinin tarımsal üretim üzerindeki baskısı, bitki ıslahında fenotipleme süreçlerinin etkinliğini stratejik bir öncelik haline getirmiştir. Bu anlatımsal derleme; bitki ıslah programlarında kullanılan yüksek kapasiteli fenotipleme (HTP) araçlarını sensörler, görüntüleme sistemleri, analitik yazılım platformları ve veri yönetimi bileşenleri çerçevesinde kapsamlı biçimde ele almayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda RGB, yakın kızılötesi (NIR), termal ve hiperspektral kameralar başta olmak üzere güncel görüntüleme ve algılama teknolojileri ile PlantCV, HTPheno, IAP ve LemnaGrid gibi analitik araçlar incelenmiş; büyük ölçekli otomatik fenotipleme sistemlerinin ürettiği yüksek hacimli verinin yönetimi ve işlenmesi için gereken altyapı tartışılmıştır. Derleme bulgularına göre, HTP sistemleri insan duyularıyla tespit edilemeyen morfolojik, fizyolojik ve biyokimyasal özellikleri yüksek doğrulukla ölçebilmekte ve klasik ıslah döngülerini önemli ölçüde kısaltmaktadır. Bununla birlikte, maliyet-fayda dengesi, veri standartlaşması ve saha koşullarına uyarlanabilirlik alanlarında kritik araştırma boşlukları varlığını sürdürmektedir. Fenotipleme ve moleküler teknolojilerin bütünleştirilmesi, iklim değişikliğine uyumlu üstün çeşitlerin geliştirilmesini ivmelendirme potansiyeli taşımakta ve geleceğin sürdürülebilir tarım sistemlerine güçlü bir altyapı sunmaktadır.

Türk Bilim ve Mühendislik DergisiVol. 8(1)
Isparta University of Applied Sciences (TR)
Openalex Percentile: Top 8%
Remote Sensing in Agriculture
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.