Araştırma Makalesi

Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi

Cilt: 10 Sayı: 1 1 Haziran 2025
PDF İndir
EN TR

Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi

Öz

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

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  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

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Enerji Tasarruflu Hesaplama, Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

1 Haziran 2025

Gönderilme Tarihi

10 Ocak 2025

Kabul Tarihi

26 Şubat 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 10 Sayı: 1

Kaynak Göster

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, ve 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 (01 Haziran 2025) Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. Computer Science 10 1 19–32.
IEEE
[1]M. İnan ve A. Karci, “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”, JCS, c. 10, sy 1, ss. 19–32, Haz. 2025, doi: 10.53070/bbd.1616740.
ISNAD
İnan, Mevlüt - Karci, Ali. “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”. Computer Science 10/1 (01 Haziran 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, ve Ali Karci. “Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi”. Computer Science, c. 10, sy 1, Haziran 2025, ss. 19-32, doi:10.53070/bbd.1616740.
Vancouver
1.Mevlüt İnan, Ali Karci. Tarımsal İlaçlamada Farklı Püskürtme Rotası Modellerinin Etkinlik Analizi. JCS. 01 Haziran 2025;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.