Agriculture is a strategic sector worldwide from both economic and societal perspectives, playing a critical role especially in food security and rural development. The sustainability of this sector is influenced by numerous environmental variables such as climate change and variations in soil properties. One of the main challenges faced by farmers is identifying the most suitable crop for the prevailing agro-climatic conditions and producing accordingly. The primary objective of this study is to develop a model capable of predicting the most appropriate crop based on soil and environmental conditions using machine learning algorithms. In the modeling process, environmental parameters such as nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) content of the soil, along with temperature, humidity, pH level, and rainfall amount, were used as inputs. Five different machine learning algorithms were applied in this study, namely Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor and Gradient Boosting. The grid search approach was used to optimize each model's hyperparameters, and 5-fold cross-validation was used to assess the models' accuracy. According to the results, the most successful model was Random Forest with an accuracy of 99.32%. Although the other algorithms also achieved high accuracy, the performance of the Random Forest model stood out significantly. When compared with recent studies in the literature, the findings demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed methods. This study contributes to the development of an intelligent crop recommendation system that can enhance agricultural productivity and resource use efficiency by enabling farmers to make data-driven decisions.
Tarım, dünya genelinde ekonomik ve toplumsal açıdan stratejik bir sektör olup, özellikle gıda güvenliği ve kırsal kalkınma açısından kritik bir role sahiptir. Bu sektörün sürdürülebilirliği, iklim değişikliği ve toprak özelliklerindeki farklılıklar gibi çok sayıda çevresel değişkenden etkilenmektedir. Çiftçilerin karşılaştığı en temel sorunlardan biri, mevcut agro-klimatik koşullara en uygun mahsulü belirleyebilmek ve bu doğrultuda üretim yapabilmektir. Bu çalışmanın temel amacı, makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak toprak ve çevre koşullarına göre en uygun mahsulü tahmin edebilen bir model geliştirmektir. Modelleme sürecinde, toprağın azot (N), fosfor (P), potasyum (K) içeriği ile sıcaklık, nem, pH değeri ve yağış miktarı gibi çevresel parametreler girdi olarak kullanılmıştır. Çalışmada Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu ve Gradyan Artırma olmak üzere beş farklı makine öğrenmesi algoritması uygulanmıştır. Her bir modelin hiperparametrelerini optimize etmek için ızgara arama yaklaşımı ve modellerin doğruluğunu değerlendirmek için 5-kat çapraz doğrulama kullanılmıştır. Sonuçlara göre, %99.32’lik doğruluk oranı ile en başarılı model Rastgele Orman olmuştur. Diğer algoritmalar da yüksek doğruluk sağlamış olsa da Rastgele Orman’ın performansı belirgin şekilde öne çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan güncel çalışmalarla karşılaştırıldığında yöntemlerin etkinliğini ve uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, çiftçilerin veri destekli kararlar almasına olanak sağlayarak, tarımsal verimliliği ve kaynak kullanım etkinliğini artırabilecek akıllı bir mahsul tavsiye sistemi geliştirilmesine katkı sunmaktadır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2025 |
Submission Date | May 19, 2025 |
Acceptance Date | June 17, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 9 Issue: 1 |