Ziya ALTAŞ

1. Uygun, T., Ozguven, MM., Altas, Z. (2026). Effective real-time TinyML-based system for early detection and blister quantification of grape leaf blister mite (Eriophyes vitis (Pagst.)) damage. Spanish Journal of Agricultural Research, 24(2); 21574.

2. Akca Y., Ozguven M.M., Altas Z., Uygun T. (2024). A new approach for artificial pollination in walnut trees: AirPoll. Journal of Environmental Management, 368;122123.

3. Adem K., Ozguven M.M., Altas Z. (2023). A sugar beet leaf disease classification method based on image processing and deep learning. Multimedia Tools and Applications, 82;12577-12594.

4. Ozguven M.M., Altas Z. (2022). A new approach to detect mildew disease on cucumber (Pseudoperonospora Cubensis) leaves with image processing. Journal of Plant Pathology, 104(2);1-10.

5. Altaş Z., Özgüven M.M., Adem K. (2023). Bazı bağ hastalıklarının Faster R-CNN modeli ile otomatik tespit edilmesi ve sınıflandırılması. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 11(1);97-103.

6. Altas Z., Ozguven M.M., Yanar Y. (2018). Determination of sugar beet leaf spot disease level (Cercospora Beticola Sacc.) with image processing technique by using drone. Current Investigations in Agriculture and Current Research, 5(3);621-631.

7. Altaş Z., Özgüven M.M., Yanar Y. (2019). Bitki hastalık ve zararlı düzeylerinin belirlenmesinde görüntü işleme tekniklerinin kullanımı: şeker pancarı yaprak leke hastalığı örneği. International Erciyes Agriculture, Animal Food Sciences Conference 24-27 April 2019 - Erciyes University - Kayseri/Turkey

8. Çinkaya, İ., Altaş, Z., Çağırgan, O., Ceylan, Ş., Kipritci, D.A. (2025). Bitki gelişim modellerinde kullanılan şeker pancarı yaprak alan indeksinin uzaktan algılama yöntemi ile belirlenmesi. 8. International Food, Agriculture and Veterinary Sciences Congress, 29-31 May 2025, ss.274, Konya, Türkiye