Applications of Artificial Intelligence in Smart Agriculture: Plant Health, Drone Technology, and Digital Communication

Year 2025, Volume: 6 Issue: 3, 157 - 166, 30.09.2025

Tamer Bayrak , Merve Olu

https://doi.org/10.56430/japro.1767174

Abstract

This study aims to examine the application areas of artificial intelligence (AI)-based technologies in the agricultural sector, particularly focusing on plant protection, drone usage, and digital communication dimensions. In recent years, rapid technological advancements have led to the replacement of traditional farming methods with smart agriculture practices. AI-supported agricultural technologies offer high accuracy in detecting plant diseases and harmful weeds, thereby enabling more efficient and environmentally friendly fertilization and pesticide application processes. Next-generation tools such as robots and unmanned aerial vehicles (drones) reduce the need for human labor in agricultural spraying processes, minimizing both labor costs and health risks to humans. Moreover, these technologies significantly decrease chemical usage and environmental pollution, contributing to sustainable agriculture. In this study, nine academic publications published between 2020 and 2024 were examined through a literature review method. The sample included academic articles, theses, scientific reports, and reliable digital sources, selected based on themes such as disease detection in plants, drone-based pesticide applications, and farmers’ access to information through digital communication tools. The review revealed that AI-supported agricultural tools achieve over 85% accuracy in detecting plant diseases and enable a 20–30% reduction in chemical use during pesticide application, thereby reducing environmental damage. Furthermore, it was found that new media tools play a significant role in disseminating agricultural innovations and raising awareness among farmers. The findings indicate that AI-based smart agriculture practices make substantial contributions to the agricultural sector in terms of sustainable production, efficiency, and environmentally friendly approaches.

Keywords

Agriculture , Drone usage in agriculture , Plant disease detection with AI , Plant protection , Smart farming applications

Ethical Statement

This study does not require ethical committee approval.

References

• Akyol, I. (2023). Tarımda dijital dönüşüme yönelik uygulamalar ve politikaların türkiye için değerlendirilmesi (Master’s thesis, Ankara University). (In Turkish)
• Aldağ, M. C., Eker, B., & Akdoğan Eker, A. (2018). Tarım makinaları imalatında yapay zekâ uygulamaları. 31. Ulusal Tarımsal Mekanizasyon ve Enerji Kongresi. Bursa.
• Ayberkin, D. (2024). Tarımda dijital dönüşüm: Blokzincir teknolojisiyle şeffaf ve sürdürülebilir gıda sistemleri. International Congress on Multidisciplinary Approaches in Agricultural Sciences. Bayburt.
• Aydınoğlu, İ. (2024). Tarımsal İHA (dron)’ların hassas tarımda kullanımı ve bitki korumadaki rolü (Master’s thesis, Atatürk University). (In Turkish)
• Bhagat, P. R., Naz, F., & Magda, R. (2022). Artificial intelligence solutions enabling sustainable agriculture: A bibliometric analysis. PLOS ONE, 17(6), e0268989. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268989
• Bülgen, A. (2024). Görüntü işleme ve derin öğrenme tabanlı bitkisel tarım ürünlerinde hastalık tespiti (Master’s thesis, Erzincan Binali Yıldırım University). (In Turkish)
• Çakmakçı, M. F., & Çakmakçı, R. (2023). Uzaktan algılama, yapay zekâ ve geleceğin akıllı tarım teknolojisi trendleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (52), 234-246. (In Turkish)
• Dalkılıç, H., & Özcanhan, M. H. (2024). Hassas tarımda nesnelerin interneti destekli akıllı traktör ile zirai ilaçlama ve gübreleme. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 26(78), 373-378. https://doi.org/10.21205/deufmd.2024267803 (In Turkish)
• Demirci, A. (2014). Literatür taraması. In Y. Arı & İ. Kaya (Eds.), Coğrafyada araştırma yöntemleri (pp. 73-108). Coğrafyacılar Derneği Yayınları. (In Turkish)
• Elpeze Ergeç, N. (2022). Sürdürülebilir kalkınma için tarım iletişimi. In Z. Özomay & U. İnan (Eds.), Sosyal ve beşerî bilimlerde araştırma ve değerlendirmeler – II (pp. 1-22). Gece Kitaplığı. (In Turkish)
• Farmonaut. (2025). Advanced tools of the agricultural revolution: 2025. Retrieved Aug 02, 2025, from https://farmonaut.com/precision-farming/advanced-tools-of-the-agricultural-revolution-2025
• García-Munguía, A., Guerra-Ávila, P. L., Islas-Ojeda, E., Flores-Sánchez, J. L., Vázquez-Martínez, O., García-Munguía, A. M., & García-Munguía, O. (2024). A review of drone technology and operation processes in agricultural crop spraying. Drones, 8(11), 674. https://doi.org/10.3390/drones8110674
• Güzel, B., & Okatan, E. (2022). Tarım ve yapay zekâ. In F. Yıldız (Ed.), Yapay zekânın değiştirdiği dinamikler (pp. 199-217). Eğitim Yayınevi. (In Turkish)
• Hamza, A., Yonghong, D., Ullah, I., & Khan, N. (2025). Assessing the impact of social media on farmers’ income: Evidence from Punjab, Pakistan. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9, 1555584. https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1555584
• İnan, M., & Karcı, A. (2021). Tarımda ağaç ilaçlamanın drone’larla yapılmasında yeni bir yöntemin geliştirilmesi ve uygulanması. Anatolian Journal of Computer Sciences, 6(2), 72-89. (In Turkish)
• Kaplan Evlice, A., Alkan, M., & Evlice, E. (2022). Tarımda dijital dönüşüm. In T. Karaköy & Y. Çilesiz (Eds.), Teknolojik tarım (pp. 39-60). İKSAD Publishing House. (In Turkish)
• Klavuz, E., & Erdem, İ. (2019). Dünyada tarım 4.0 uygulamaları ve Türk tarımının dönüşümü. Social Sciences, 14(4), 133-157. (In Turkish)
• Küçüktığlı, M. S. (2023). Tarım iletişiminde uluslararası birlik olarak agricities ve sosyal medya kullanımı. Selçuk İletişim, 16(2), 414-444. https://doi.org/10.18094/josc.1287886 (In Turkish)
• Özay, S. (2023). Yapay zekâ tarımda kullanılabilir mi? Retrieved Aug 02, 2025, from http://www.turktarim.gov.tr/Haber/958/yapay-zeka-tarimda-kullanilabilir-mi (In Turkish)
• Safaeinejad, M., Ghasemi-Nejad-Raeini, M., & Taki, M. (2025). Reducing energy and environmental footprint in agriculture: A study on drone spraying vs. conventional methods. PLOS ONE, 20(6), e0323779. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0323779
• Şahin, H. (2022). Dijital tarım, tarım 4.0, akıllı tarım, robotik uygulamalar ve otonom sistemler. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 18(2), 68-83. (In Turkish)
• Shoaib, M., Shah, B., El-Sappagh, S., Ali, A., Ullah, A., Alenezi, F., Gechev, T., Hussain, T., & Ali, F. (2023). An advanced deep learning models-based plant disease detection: A review of recent research. Frontiers in Plant Science, 14, 1158933. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1158933
• Sunar, B., Yalçın, B., Ergene, B., & Önal, A. (2024). Akıllı tarım uygulamalarında kullanılan ilaçlama sistemlerinin araştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, 7(1), 58-72. (In Turkish)
• T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. (2023). Tarımda teknoloji kullanımı. https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2025/08/Tarimda-Teknoloji-Kullanimi-Ozel-Ihtisas-Komiyonu-Raporu_01082025.pdf (In Turkish)
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Bursa İl Tarım ve Orman Müdürlüğü. (2020). İlimiz tarımsal üretim alanlarına, 8 adet daha tahmin ve erken uyarı istasyonu kuruldu. https://bursa.tarimorman.gov.tr/Haber/937/Ilimiz-Tarimsal-Uretim-Alanlarina-8-Adet-Daha-Tahmin-Ve-Erken-Uyari-Istasyonu-Kuruldu (In Turkish)
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Koyunculuk Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü. (n.d.). Tarım 4.0. https://arastirma.tarimorman.gov.tr/koyunculuk/Menu/76/Tarim-4-0 (In Turkish)
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2024). Tarımda teknolojik dönüşümler grubu çalışma belgesi. https://cdniys.tarimorman.gov.tr/api/File/GetFile/330/Sayfa/1416/1778/DosyaGaleri/17._tarimda_teknolojik_donusumler.pdf (In Turkish)
• Tarım Orman Ekranı. (2024). Yapay zeka tarıma giriyor, ilaç kullanımı azalıyor. https://www.tarimtv.gov.tr/index.php/tr/video-detay/yapay-zeka-tarima-giriyor-ilac-kullanimi-azaliyor-19612 (In Turkish)
• Tarım Orman Ekranı. (2025). E-tarım portalı çiftçinin hizmetinde. https://www.tarimtv.gov.tr/tr/video-detay/e-tarim-portali-ciftcinin-hizmetinde-13578 (In Turkish)
• Topçu, C., & Güneş, P. (2024). Bitki hastalıklarını tespitte derin öğrenme: ResNet modelinin etkinliği. Anadolu Bil Meslek Yüksekokulu Dergisi, 19(69), 31-65. (In Turkish)
• Türkseven, S., Kızmaz, M. Z., Tekin, A. B., Urkan, E., & Serim, A. T. (2016). Tarımda dijital dönüşüm; İnsansız hava araçları kullanımı. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 12(4), 267-271. (In Turkish)
• Uzun, Y., Bilban, M., & Arıkan, H. (2018). Tarım ve kırsal kalkınmada yapay zekâ kullanımı. VI. KOP Bölgesel Kalkınma Sempozyumu. Konya. (In Turkish)
• Zeddies, H. H., Busch, G., & Qaim, M. (2024). Positive public attitudes towards agricultural robots. Scientific Reports, 14, 15607. https://doi.org/10.1038/s41598-024-66198-4
• Zondo, W. N. S., & Ndoro, J. T. (2023). Attributes of diffusion of innovation’s influence on smallholder farmers’ social media adoption in Mpumalanga province, South Africa. Sustainability, 15(5), 4017. https://doi.org/10.3390/su15054017