EN
TR
Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları
Öz
Tarım sektörü, besin üretimi, istihdam ve ekonomik katkı açısından stratejik bir alan olarak kabul edilmektedir. Ancak iklim değişikliği, arazi parçalanması, bilgi eksikliği ve nüfus artışı gibi etmenler sektör üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Tarihsel süreçte makineler ve Yeşil Devrim gibi teknolojik gelişmelerle verimlilik artırılmıştır. Günümüzde ise küresel konum belirleme sistemi (Global Positioning System, GPS), coğrafi bilgi sistemi (Geographic Information System, GIS), nesnelerin interneti (Internet of Things, IoT), yapay zekâ (Artificial Intelligence, AI) ve büyük veri (Big Data) teknolojileri sayesinde sürdürülebilirlik ve hassasiyet artırılmaktadır. Yapay zekâ, tarımsal verimlilik, hastalık erken teşhisi ve girdi optimizasyonu yoluyla çevresel etkilerin azaltılmasında kritik bir rol üstlenmektedir. Ancak dijital dönüşümün başarısı, teknolojik altyapının yanı sıra dijital okuryazarlık, veri güvenliği ve etik yönetişim gibi sosyal ve politik boyutlara bağlıdır. Özellikle küçük ölçekli çiftçilerin dijital teknolojiye erişimi ve adaptasyonu önemli bir engel olarak görülmektedir. Bu nedenle, erişilebilirlik, eğitim, kapsayıcı politikalar ve etik çerçevelerin geliştirilmesi gerekmektedir. Dijital tarım, yalnızca teknik bir dönüşüm olmayıp sosyal, ekonomik ve politik boyutları içeren bütüncül bir değişim süreci olarak tanımlanmaktadır. Başarılı bir dijitalleşme süreci, teknolojik altyapının yanında adil ve kullanıcı merkezli yaklaşımlar ile mümkün kılınmaktadır. Bu bağlamda, tarımda teknoloji ve dijitalleşmenin sunduğu olanakları, karşılaşılan zorlukları ve çözüm önerilerini ele alan kapsamlı bir derleme çalışması gerçekleştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Varaka Kağıt Sanayi A.Ş.
Teşekkür
Bu çalışmanın gerçekleştirilmesinde verdikleri destekten dolayı Varaka Kağıt A.Ş.’ye en içten teşekkürlerimizi sunarız. Sürdürülebilirlik ve çevresel sorumluluk alanındaki yaklaşımlarıyla yalnızca sektöre değil, akademik çalışmalara da değerli katkılar sunan Varaka Kağıt A.Ş., bu sürece sağladığı bilgi, deneyim ve iş birliği ile çalışmamıza önemli ölçüde katkı sağlamıştır.
Kaynakça
- Abioye, A. E., Abidin, M. S. Z., Mahmud, M. S. A., Buyamin, S., Mohammed, O. O., Otuoze, A. O., et al. (2023). Model based predictive control strategy for water saving drip irrigation. Smart. Agric. Technol. 4, 100179. doi: 10.1016/j.atech.2023.100179
- Aijaz, N., Lan, H., Raza, T., Yaqub, M., Iqbal, R., & Pathan, M. S. (2025). Artificial intelligence in agriculture: Advancing crop productivity and sustainability. Journal of Agriculture and Food Research, 20, 101762. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2025.101762
- Ait-Tchekki, A., & Durand, P. (2024). Machine learning for a better agriculture calendar. In Proceedings of the 11th International Conference on Smart Agriculture (pp. 145–154). SciTePress.
- Albuquerque, J. R. D. P., Makara, C. N., Ferreira, V. G., Brazaca, L. C., & Carrilho, E. (2024). Low-cost precision agriculture for sustainable farming using paper-based analytical devices. RSC Advances, 14(32), 23392–23403. https://doi.org/10.1039/D4RA02310B
- Andrews, J. (2024, June 12). Printed sensors in soil could help farmers improve crop yields and save money. University of Wisconsin–Madison News.
- Araya, S., Liu, Y., & Johnson, R. (2024). Assessment of climate change impact on rain-fed corn yield with DSSAT across the Mississippi River Basin. Agricultural Systems, 224, 103599.
- Aslan, M. F., Sabanci, K., & Aslan, B. (2024). Artificial intelligence techniques in crop yield estimation based on Sentinel-2 data: A comprehensive survey. Sustainability, 16(18), 8277. https://doi.org/10.3390/su16188277 Avary Drone. (2025, March 3). The economics of drone spraying: ROI for farmers in 2025.
- Aydınbaş, G. (2023). İktisadi perspektiften akıllı tarım (Tarım 4.0) üzerine bir inceleme. BİLTÜRK Journal of Economics and Related Studies, 5(2), 63–86. https://doi.org/10.47103/bilturk.1218500
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Hassas Tarım Teknolojileri, Tarım Makineleri, Ziraat Mühendisliği (Diğer)
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2025
Gönderilme Tarihi
23 Haziran 2025
Kabul Tarihi
9 Ağustos 2025
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2025 Cilt: 7 Sayı: 2
APA
Yaşar, M., & Yurtaslan, N. (2025). Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları. AgriTR Science, 7(2), 91-100. https://izlik.org/JA95KK34ER
AMA
1.Yaşar M, Yurtaslan N. Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları. AgriTR Science. 2025;7(2):91-100. https://izlik.org/JA95KK34ER
Chicago
Yaşar, Mesut, ve Nurhayat Yurtaslan. 2025. “Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları”. AgriTR Science 7 (2): 91-100. https://izlik.org/JA95KK34ER.
EndNote
Yaşar M, Yurtaslan N (01 Aralık 2025) Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları. AgriTR Science 7 2 91–100.
IEEE
[1]M. Yaşar ve N. Yurtaslan, “Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları”, AgriTR Science, c. 7, sy 2, ss. 91–100, Ara. 2025, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95KK34ER
ISNAD
Yaşar, Mesut - Yurtaslan, Nurhayat. “Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları”. AgriTR Science 7/2 (01 Aralık 2025): 91-100. https://izlik.org/JA95KK34ER.
JAMA
1.Yaşar M, Yurtaslan N. Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları. AgriTR Science. 2025;7:91–100.
MLA
Yaşar, Mesut, ve Nurhayat Yurtaslan. “Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları”. AgriTR Science, c. 7, sy 2, Aralık 2025, ss. 91-100, https://izlik.org/JA95KK34ER.
Vancouver
1.Mesut Yaşar, Nurhayat Yurtaslan. Tarımda yapay zekâ çağı: çok katmanlı dijital dönüşümün ekosistemsel ve operasyonel boyutları. AgriTR Science [Internet]. 01 Aralık 2025;7(2):91-100. Erişim adresi: https://izlik.org/JA95KK34ER