Tarımsal İlaçlama İnsansız Hava Araçlarının Benimsenmesi İçin Kritik Faktörlerin Sıralanması: Adana'da Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı

Öz

Tarımsal ilaçlama için İnsansız Hava Araçlarının (İHA) benimsenmesi verimlilik, hassasiyet ve sürdürülebilirlik açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak, çeşitli faktörler bu teknolojinin yaygın olarak benimsenmesini etkilemektedir. Bu çalışma, sağlam bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniği olan Analitik Hiyerarşi Süreci'ni (AHP) kullanarak Adana'da tarımsal ilaçlama İHA'larının benimsenmesini etkileyen kritik faktörleri belirlemeyi ve sıralamayı amaçlamaktadır. Araştırma, Adana'daki çiftçilerle yapılan detaylı anketler yoluyla toplanan verilere dayanmakta ve çiftçilerin İHA'ların benimsenmesine ilişkin algılarını ve karşılaştıkları zorlukları ortaya koymaktadır. Bulgular, farkındalık eksikliği, algılanan kullanım kolaylığı ve algılanan yararlılık gibi sosyal faktörlerin benimsenmeyi etkileyen en kritik faktörler olduğunu, bunları işgücü kıtlığı ve teknik yardım eksikliği gibi operasyonel faktörlerin izlediğini ortaya koymaktadır. Ekonomik engeller ve çiftlikle ilgili özellikler önemli olmakla birlikte öncelik sıralamasında daha alt sıralarda yer almaktadır. Alt faktörler arasında “farkındalık eksikliği” ve “işgücü kıtlığı” en etkili faktörler olarak ortaya çıkmaktadır. Bulgular, bu faktörleri ele almak için farkındalık kampanyaları, uygulamalı eğitim ve gelişmiş teknik altyapı dahil olmak üzere hedefe yönelik müdahalelere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Tarımsal ilaçlama için İnsansız Hava Araçlarının (İHA) benimsenmesi verimlilik, hassasiyet ve sürdürülebilirlik açısından önemli avantajlar sunmaktadır. Ancak, çeşitli faktörler bu teknolojinin yaygın olarak benimsenmesini etkilemektedir. Bu çalışma, sağlam bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniği olan Analitik Hiyerarşi Süreci'ni (AHP) kullanarak Adana'da tarımsal ilaçlama İHA'larının benimsenmesini etkileyen kritik faktörleri belirlemeyi ve sıralamayı amaçlamaktadır. Araştırma, Adana'daki çiftçilerle yapılan detaylı anketler yoluyla toplanan verilere dayanmakta ve çiftçilerin İHA'ların benimsenmesine ilişkin algılarını ve karşılaştıkları zorlukları ortaya koymaktadır. Bulgular, farkındalık eksikliği, algılanan kullanım kolaylığı ve algılanan yararlılık gibi sosyal faktörlerin benimsenmeyi etkileyen en kritik faktörler olduğunu, bunları işgücü kıtlığı ve teknik yardım eksikliği gibi operasyonel faktörlerin izlediğini ortaya koymaktadır. Ekonomik engeller ve çiftlikle ilgili özellikler önemli olmakla birlikte öncelik sıralamasında daha alt sıralarda yer almaktadır. Alt faktörler arasında “farkındalık eksikliği” ve “işgücü kıtlığı” en etkili faktörler olarak ortaya çıkmaktadır. Bulgular, bu faktörleri ele almak için farkındalık kampanyaları, uygulamalı eğitim ve gelişmiş teknik altyapı dahil olmak üzere hedefe yönelik müdahalelere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• : ÇKKV
• AHP Metodu
• Teknolojinin Benimsenmesi
• İlaçlama İHA’ları

Prioritizing Critical Factors for Agricultural Spraying Drones Adoption: A Multi-Criteria Decision-Making Approach in Adana

Öz

The adoption of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for agricultural spraying offers significant advantages in efficiency, precision, and sustainability. However, various factors influence their widespread adoption of this technology. This study aims to identify and prioritize the critical factors influencing the adoption of agricultural spraying UAVs in Adana using the Analytic Hierarchy Process (AHP), a robust Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) technique. The research draws on data collected through detailed surveys with farmers in Adana, capturing their perceptions and challenges regarding UAV adoption. The findings reveal that social factors, including lack of awareness, perceived ease of use, and perceived usefulness, are the most critical factors affecting adoption, followed by operational factors such as labor scarcity and lack of technical assistance. Economic barriers and farm-related characteristics, though significant, rank lower in priority. Among the sub-factors, "lack of awareness" and "labor scarcity" emerge as the most influential. The findings emphasize the need for targeted interventions, including awareness campaigns, hands-on training, and enhanced technical infrastructure, to address these factors.

Anahtar Kelimeler

• MCDM
• AHP Method
• Technology Adoption
• Spraying UAVs

Kaynakça

1. 1. UNDP, (2020). Sectoral Roadmaps: Food Sector in Turkey, https://www.undp.org/sites/g/files/ zskgke326/files/migration/tr/Sectoral_Roadmaps_Food_Sector_in_Turkey-re2.pdf, Access date: 04.05.2024.
2. 2. Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G.B. & Davis, F.D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
3. 3. Diederen, P., Meijl, H.V., Wolters, A.A. & Bijak, K. (2003). Innovation adoption in agriculture: innovators, early adopters and laggards. Cahiers d'Economie et Sociologie Rurales, 67(1), 29-50.
4. 4. Kariyasa, K. & Dewi, Y.A. (2013). Analysis of factors affecting adoption of integrated crop management farmer field school (icm-ffs) in swampy areas. International Journal of Food and Agricultural Economics, 1(2), 29-38.
5. 5. Nguyen, L.L.H., Halibas, A.S. & Nguyen, T.Q. (2022). Determinants of precision agriculture technology adoption in developing countries: a review. Journal of Crop Improvement, 37(1), 1-24.
6. 6. Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
7. 7. Pignatti, E., Carli, G. & Canavari, M. (2015). What really matters? A qualitative analysis on the adoption of innovations in agriculture. Journal of Agricultural Informatics, 6(4), 73-84.
8. 8. Abay, K.A., Berhane, G., Taffesse, A.S., Abay, K. & Koru, B. (2017). Estimating input complementarities with unobserved heterogeneity: evidence from Ethiopia. Journal of Agricultural Economics, 69(2), 495-517.

9. 9. Dixit, A., Suvadarshini, P. & Pagare, D.V. (2024). Analysis of barriers to organic farming adoption in developing countries: a grey-DEMATEL and ISM approach. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 14(3), 470-495.
10. 10. Foguesatto, C.R., Borges, J.A.R. & Machado, J.A.D. (2020). A review and some reflections on farmers’ adoption of sustainable agricultural practices worldwide. Science of The Total Environment, 729, 138831.
11. 11. Ali, E.B., Agyekum, E.B. & Adadi, P. (2021). Agriculture for sustainable development: A SWOT-AHP assessment of Ghana’s panting for food and jobs initiative. Sustainability, 13(2), 628.
12. 12. Ngo, T., Nguyen, H-D., Ho, H., Nguyen, V-K., Dao, T.T.T. & Nguyen, H.T.H. (2021). Assessing the important factors of sustainable agriculture development: An indicateurs de durabilité des exploitations agricoles-analytic hierarchy process study in the northern region of Vietnam. Sustainable Development, 29, 327-338.
13. 13. Barbosa Junior, M., Pinheiro, E., Sokulski, C.C., Ramos Huarachi, D.A. & de Francisco, A.C. (2022). How to identify barriers to the adoption of sustainable agriculture? A study based on a multi-criteria model. Sustainability, 14(20), 13277.
14. 14. Cao, J., & Solangi, Y.A. (2023). Analyzing and prioritizing the barriers and solutions of sustainable agriculture for promoting sustainable development goals in China. Sustainability, 15(10), 8317.
15. 15. Puppala, H., Peddinti, P.R.T., Tamvada, J.P., Ahuja, J. & Kim, B. (2023). Barriers to the adoption of new technologies in rural areas: The case of unmanned aerial vehicles for precision agriculture in India. Technology in Society, 74, 102335.
16. 16. Tsouros, D.C., Bibi, S. & Sarigiannidis, P.G. (2019). A review on UAV-based applications for precision agriculture. Information, 10(11), 349.
17. 17. Chen, H., Lan, Y., Fritz, B.K., Hoffmann, W.C. & Liu, S. (2021). Review of agricultural spraying technologies for plant protection using unmanned aerial vehicle (UAV). Int. J. Agric. Biol. Eng., 14, 38-49.
18. 18. Guebsi, R., Mami, S. & Chokmani, K. (2024). Drones in precision agriculture: A comprehensive review of applications. Technologies, and Challenges, Drones, 8(11), 686.
19. 19. Uzonna, U.R. & Qijie, G. (2013). Effect of extension programs on adoption of improved farm practices by farmers in Adana, Southern Turkey. Journal of Biology, Agriculture and Healthcare, 3(15), 17-23.
20. 20. Walker, S.E., Sheaves, M. & Waltham, N.J. (2023). Barriers to using UAVs in conservation and environmental management: A systematic review. Environmental Management, 71(5), 1052-1064.
21. 21. Degieter, M., De Steur, H., Tran, D., Gellynck, X. & Schouteten, J.J. (2023). Farmers’ acceptance of robotics and unmanned aerial vehicles: A systematic review. Agronomy Journal, 115(5), 2159-2173.
22. 22. Delavarpour, N., Koparan, C., Nowatzki, J., Bajwa, S. & Sun, X. (2021). A technical study on UAV characteristics for precision agriculture applications and associated practical challenges. Remote Sensing, 13(6), 1204.
23. 23. Skevas, T. & Kalaitzandonakes, N. (2020). Farmer awareness, perceptions and adoption of unmanned aerial vehicles: Evidence from Missouri. International Food and Agribusiness Management Review, 23(3), 469-486.
24. 24. Saaty, T.L. (2001). Fundamentals of the analytic hierarchy process. In D.L. Schmoldt, J. Kangas, G.A. Mendoza, & M. Pesonen (Eds.), The Analytic Hierarchy Process in Natural Resource and Environmental Decision Making, 3, 15-35.
25. 25. Ayoobi, A.W., Inceoğlu, G. & Inceoğlu, M. (2024). Prioritizing sustainable building design indicators through global SLR and comparative analysis of AHP and SWARA for holistic assessment: a case study of Kabul, Afghanistan. Journal of Building Pathology and Rehabilitation, 9(2), 139.
26. 26. Kalan, O., (2024). Analitik hiyerarşi prosesi ile Mersin-Gaziantep yüksek hızlı tren hattı için istasyon yeri seçimi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(1), 31-45.
27. 27. Güner, E.D., Teki̇n, S., Çi̇lek, M. ve Çi̇lek, A. (2021). Güneş enerjisi santrali için uygun alanların CBS tabanlı AHP yöntemi ile belirlenmesi: Mersin ili örneği. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 36(1), 11-24.
28. 28. Özmen, M. ve Antmen, F. (2024). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yeni otobüs tasarımında koltuk modeli seçimi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(2), 375-384.
29. 29. Işık, M. (2024). Toprak mikrobiyoloji laboratuvarlarında güvenlik önlemlerine göre tehlikelerin sıralanması. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(2), 385-390.