Görüntü İşlemeye Dayalı Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Rekolte Tahmini: Elma Ağacı Uygulaması

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi Pub Date : 2023-05-24 DOI:10.55213/kmujens.1291397

Şule Ataç, Ahmet Kayabaşi

{"title":"Görüntü İşlemeye Dayalı Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Rekolte Tahmini: Elma Ağacı Uygulaması","authors":"Şule Ataç, Ahmet Kayabaşi","doi":"10.55213/kmujens.1291397","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tarım sektörü, insanlığın ekonomik ve sosyal gelişiminde çok önemli görevler üstlenmiş ve bu görevini günümüze kadar sürdürmüştür. Tarımsal üretim doğa koşullarına bağlı olduğu için risk ve belirsizlik yüksektir. Günümüzde birçok alanda teknolojik gelişmeler yaşanmıştır. Özellikle tarım alanında yapay zekânın kullanımına yönelik büyük bir gelişme gösteren bilgisayar teknolojileri sayesinde, tarımda yaşanan bu risk ve belirsizliklere daha hızlı ve tutarlı çözümler üretmek mümkün hale gelmiştir. Tarımda yaşanan risk ve belirsizliklerden biri de rekolte tahminidir. Bu tahminlerde belirsizlik yüksek olduğu için yapay zekâdan faydalanmak doğruluk oranını arttıracaktır. Bu çalışmada elma ağaçlarındaki toplam rekoltenin tahmini için yapay zekâ ve görüntü işleme tekniklerinden faydalanılmıştır. Evrişimsel sinir ağları (ESA), doğrusal regresyon (DR) ve hazırlanan bir yapay sinir ağı (YSA) modeli ile tahmin çalışması yapılmıştır. Farklı yapay zekâ modelleri ile yapılan bu çalışmaların sonucunda doğrulukları kıyaslanarak % 85 ‘in üzerinde doğruluk oranları elde edilmiştir.","PeriodicalId":423199,"journal":{"name":"Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi","volume":"105 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55213/kmujens.1291397","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Tarım sektörü, insanlığın ekonomik ve sosyal gelişiminde çok önemli görevler üstlenmiş ve bu görevini günümüze kadar sürdürmüştür. Tarımsal üretim doğa koşullarına bağlı olduğu için risk ve belirsizlik yüksektir. Günümüzde birçok alanda teknolojik gelişmeler yaşanmıştır. Özellikle tarım alanında yapay zekânın kullanımına yönelik büyük bir gelişme gösteren bilgisayar teknolojileri sayesinde, tarımda yaşanan bu risk ve belirsizliklere daha hızlı ve tutarlı çözümler üretmek mümkün hale gelmiştir. Tarımda yaşanan risk ve belirsizliklerden biri de rekolte tahminidir. Bu tahminlerde belirsizlik yüksek olduğu için yapay zekâdan faydalanmak doğruluk oranını arttıracaktır. Bu çalışmada elma ağaçlarındaki toplam rekoltenin tahmini için yapay zekâ ve görüntü işleme tekniklerinden faydalanılmıştır. Evrişimsel sinir ağları (ESA), doğrusal regresyon (DR) ve hazırlanan bir yapay sinir ağı (YSA) modeli ile tahmin çalışması yapılmıştır. Farklı yapay zekâ modelleri ile yapılan bu çalışmaların sonucunda doğrulukları kıyaslanarak % 85 ‘in üzerinde doğruluk oranları elde edilmiştir.

查看原文