The structural characteristics and the factors affecting the soil analysis decisions of the farmers in Edirne and Tekirdağ provinces were determined in this study. The factors affective on the soil analysis decisions of the farmers were analyzed by using logistic regression analysis and artificial neural networks and the comparison of the methods was done. In each province, 3 laboratories which had the most sample acceptance number for soil analysis were selected. The surveys were conducted with total of 60 farmers who referred to the laboratories and utilized from soil analysis subsidies and 40 farmers who did not utilize from soil analysis subsidies and had the similar characteristics with the farmers who utilized from soil analysis subsidies in each province and total of 200 farmers participated in the survey in 2019. The most significant factors on soil analysis decisions of the farmers were determined as total land size, age, agricultural experience, experience on taking soil sample, family size, education period and the activity type in each two methods. Total accurate classification ratio was found as 77% in logistic regression analysis and 80.67% in artificial neural network analysis. It was determined that the classification percentages obtained by two methods were pretty close to each other. The farmers who had low yield and low qualified crop due to not having soil analysis should be informed and necessary publication studies should be done.
Bu çalışmada Edirne ve Tekirdağ illerinde faaliyet gösteren üreticilerin yapısal özellikleri belirlenmiş ve toprak analizi yaptırmalarında etkili olan faktörler tespit edilmiştir. Üreticilerin toprak analizi yaptırma durumunu etkileyen faktörler lojistik regresyon modeli ve yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilmiş olup, yöntemlerin karşılaştırılması yapılmıştır. Laboratuvar seçimi toprak analizi için numune kabul sayısı en fazla olan laboratuvarlar arasından 3'er tane gayeli olarak yapılmıştır. Her il için 2015 yılında laboratuvarlara başvuran ve toprak analiz desteğinden yararlanan üreticilerden toplamda 60 kişi ile yine aynı laboratuvarların olduğu yörelerde, benzer özelliklere sahip toprak analizi desteğinden yararlanmamış olan 40 üretici olmak üzere, 2019 yılında toplamda 200 üretici ile görüşülmüştür. Her iki yöntemde de üreticilerin toprak analizi yaptırmalarındaki en önemli faktörlerin sırasıyla üreticilerin sahip olduğu toplam arazi büyüklüğü, yaşı, tarımsal deneyimleri, toprak örneği alma konusundaki deneyimleri, ailelerindeki birey sayısı, eğitim süreleri ve uğraştıkları faaliyet türü olduğu belirlenmiştir. Toplam doğru sınıflandırma oranı lojistik regresyon analizinde %77, yapay sinir ağı analizinde ise %80.67 olarak bulunmuştur. Her iki yöntemle elde edilen sınıflandırma yüzdelerinin birbirine oldukça yakın olduğu tespit edilmiştir. Toprak analizi yaptırılmamasından dolayı düşük verim ve kalitede ürün elde eden üreticilerin bu konuda bilgilendirilmesi ve gerekli yayım çalışmalarının yapılması gerekmektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Agricultural Policy |
Journal Section | Tarım Ekonomisi |
Authors | |
Publication Date | April 15, 2022 |
Submission Date | November 28, 2021 |
Acceptance Date | February 11, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |
Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi Creative Commons Attribution 4.0 Generic License a