Research Article

Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi

Volume: 10 Number: 1 June 1, 2025
EN TR

Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi

Abstract

Bu çalışma, tarımsal ilaçlama operasyonlarında insansız hava araçları (İHA) kullanılarak farklı püskürtme rotalarının etkinliğini ve enerji verimliliğini incelemektedir. Özellikle düz çizgi, zikzak ve spiral yöntemlerin performansı, enerji tüketimi, ilaçlama süresi ve etkinlik oranları açısından karşılaştırılmıştır. Deneyler, 1 hektarlık bir tarım alanında, sabit çevresel koşullar altında gerçekleştirilmiştir. Bulgular, düz çizgi yönteminin en düşük enerji tüketimi (%15 batarya) ve en hızlı ilaçlama süresini (20 dakika) sağladığını, ancak karmaşık alanlarda homojenlik açısından sınırlı kaldığını göstermektedir. Zikzak yöntemi, daha yüksek homojenlik (%85) ve etkinlik sunarak karmaşık alanlarda daha etkili olmuştur. Spiral yöntem ise en yüksek homojenlik ve ilaçlama etkinliğini (%88) sağlamış, ancak en fazla enerji tüketimine (%20 batarya) yol açmıştır. Drone hızının artışıyla ilaçlama süresi azalırken, verimlilik ve homojenlik 5 m/s hızında en yüksek düzeye ulaşmıştır. Çalışma, farklı püskürtme yöntemlerinin arazi geometrisi, mahsul tipi ve operasyonel önceliklere bağlı olarak seçilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Bu bulgular, drone tabanlı tarımsal ilaçlama sistemlerinin enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik açısından optimize edilmesine yönelik önemli bir rehber sunmaktadır. Tarımsal verimliliğin artırılması ve sürdürülebilir tarım uygulamalarının desteklenmesi için bu tür araştırmaların sürekliliği ve elde edilen sonuçların tarımsal uygulamalara entegre edilmesi büyük bir önem arz etmektedir

Keywords

References

  1. Arafat, M. Y., & Moh, S. (2022). JRCS: Joint routing and charging strategy for logistics drones. IEEE Internet of Things Journal, 9(21), 21751–21764. https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3182750
  2. Anderson, K., & Gaston, K. J. (2013). Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial ecology. Frontiers in Ecology and the Environment, 11(3), 138–146. https://doi.org/10.1890/120150
  3. Arakawa, T., & Kamio, S. (2023). Control efficacy of UAV-based ultra-low-volume application of pesticide in chestnut orchards. Plants, 12(14), 2597. https://doi.org/10.3390/plants12142597
  4. Basiri, A., Mariani, V., Silano, G., Aatif, M., Iannelli, L., & Glielmo, L. (2022). A survey on the application of path-planning algorithms for multi-rotor UAVs in precision agriculture. Journal of Navigation, 75(2), 364–383. https://doi.org/10.1017/s0373463321000825
  5. Cavalaris, C. (2023). Cost analysis of using UAV sprayers for olive fruit fly control. Agriengineering, 5(4), 1925–1942. https://doi.org/10.3390/agriengineering5040118
  6. Chen, C., Huang, Y., Li, Y., Chen, Y., Chang, C., & Huang, Y. (2021). Identification of fruit tree pests with deep learning on embedded drone to achieve accurate pesticide spraying. IEEE Access, 9, 21986–21997. https://doi.org/10.1109/access.2021.3056082
  7. Chen, S., Lan, Y., Zhou, Z., Deng, X., & Wang, J. (2021). Research advances of the drift-reducing technologies in application of agricultural aviation spraying. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 14(5), 1–10. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20211405.6225
  8. Chen, Y., Hou, C., Tang, Y., Zhuang, J., Lin, J., & Luo, S. (2019). An effective spray drift-reducing method for a plant-protection unmanned aerial vehicle. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 12(5), 14–20. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20191205.4289

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Energy-Efficient Computing, Computer Software

Journal Section

Research Article

Publication Date

June 1, 2025

Submission Date

January 10, 2025

Acceptance Date

February 26, 2025

Published in Issue

Year 2025 Volume: 10 Number: 1

APA
İnan, M., & Karci, A. (2025). Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. Computer Science, 10(1), 19-32. https://doi.org/10.53070/bbd.1616740
AMA
1.İnan M, Karci A. Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. JCS. 2025;10(1):19-32. doi:10.53070/bbd.1616740
Chicago
İnan, Mevlüt, and Ali Karci. 2025. “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”. Computer Science 10 (1): 19-32. https://doi.org/10.53070/bbd.1616740.
EndNote
İnan M, Karci A (June 1, 2025) Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. Computer Science 10 1 19–32.
IEEE
[1]M. İnan and A. Karci, “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”, JCS, vol. 10, no. 1, pp. 19–32, June 2025, doi: 10.53070/bbd.1616740.
ISNAD
İnan, Mevlüt - Karci, Ali. “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”. Computer Science 10/1 (June 1, 2025): 19-32. https://doi.org/10.53070/bbd.1616740.
JAMA
1.İnan M, Karci A. Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. JCS. 2025;10:19–32.
MLA
İnan, Mevlüt, and Ali Karci. “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”. Computer Science, vol. 10, no. 1, June 2025, pp. 19-32, doi:10.53070/bbd.1616740.
Vancouver
1.Mevlüt İnan, Ali Karci. Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. JCS. 2025 Jun. 1;10(1):19-32. doi:10.53070/bbd.1616740

The Creative Commons Attribution 4.0 International License 88x31.png is applied to all research papers published by JCS and

A Digital Object Identifier (DOI) Logo_TM.png is assigned for each published paper