Ayçiçeği bitkisinin gelişim evrelerinin görsel dönüştürücüler ile tespiti ve diğer derin öğrenme modelleri ile karşılaştırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Trakya Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SABRİYE BAYIR
Danışman: CEM TAŞKIN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnsanlık tarihi boyunca pek çok önemli devrim gerçekleşmiştir, bunların başında "Tarım Devrimi", "Sanayi Devrimi" ve 20. Yüzyılın ikinci yarısından itibaren gelişim gösteren bilgisayarların, internetin ve dijital teknolojilerin bilgiye erişim ve iletişim biçimlerini köklü bir şekilde değiştiren "Bilişim ve Dijital Devrim" gelmektedir. Tarihsel olarak bu devrimler, toplumların yapısını, çalışma alanlarını, ekonomilerini, teknolojilerini ve kültürlerini köklü bir şekilde değiştirmiştir. Günümüzde tarım sektörü, dünya nüfusunun artması, iklim değişiklikleri ve doğal kaynakların sınırlı olması nedeniyle küresel meydan okumalar karşısında daha verimli ve sürdürülebilir üretim yöntemleri geliştirme zorunluluğuyla karşı karşıya kalmıştır. Bu sebeple, hassas tarım uygulamaları ve yapay zekâ teknolojilerinin entegrasyonu, tarımsal verimliliği artırmada ve çevresel etkileri azaltmada kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle, bitkilerin gelişim süreçlerinin doğru bir şekilde izlenmesi ve analiz edilmesi, kaynak kullanımını optimize etmek ve ürün kalitesini iyileştirmek için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, ayçiçeği bitkisinin gelişim evrelerinin takibi ve analizi üzerine odaklanılmıştır. Hassas tarım uygulamaları kapsamında Trakya Tarımsal Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü'nün ekim alanlarında 4'er dekarlık 13 bloktan oluşan yaklaşık 50 dönümlük arazide Canon EOS 700D cihazıyla ekim ve hasat dönemlerine uygun olarak toplanan 10502 adet veri, gelişim evreleri dikkate alınarak 7 sınıfa ayrılmış ve yapay zekâ yöntemleriyle işlenerek anlamlı sonuçlar elde edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada, derin öğrenme ve konvolüsyonel sinir ağları gibi modern yapay zekâ tekniklerinden VGG16, VGG19, İnceptionResNetV2 ve ViT modelleri ve Sgd, AdaGrad ve Adam optimizatörleri kullanılarak, ayçiçeği gelişim sürecinin farklı aşamalarını tanımlamak ve bu süreçleri yüksek doğrulukla modellemek amaçlanmıştır. Ayrıca, transformer modelleri gibi ileri düzey algoritmaların tarımsal veri analizi üzerindeki potansiyel etkileri de incelenmiştir. Araştırmamızın ilk bölümünde, hassas tarım ve yapay zekâ entegrasyonunun teorik temelleri detaylandırılmış, ilgili literatür taraması yapılarak konuya dair mevcut bilgiler özetlenmiştir. Devam eden bölümlerde, ayçiçeği bitkisinin gelişim evreleri hakkında bilgi verilmiş ve veri toplama süreçleri ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Daha sonra, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi aşamaları ele alınmış, elde edilen sonuçların tarımsal uygulamalar açısından değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu çalışma, hem akademik hem de pratik düzeyde tarım teknolojilerinin geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Tarım sektöründe verimliliği artırmak ve sürdürülebilir üretim yöntemlerini desteklemek adına, yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımının önemini vurgulayan bu araştırmanın, tarımsal üretimde dijital dönüşüme katkı sunması ve gelecekteki araştırmalara kaynak sağlaması hedeflenmektedir.