Tarım Arazilerinde Harcanan Su Miktarını Yapay Zekâ Teknikleri Kullanarak Belirlenmesi1
Abstract
Ülkemizde ve dünyada en önemli problemlerden birisi de su problemidir. Su tüketiminin en çok olduğu alanlar arasında tarım sektörü gelmektedir. Tarımda sulamada kullanılan önemli yöntemlerden birisi de damla sulama yöntemidir. Damlama sulama sisteminde bitkilerin köküne su vererek büyümesi sağlanarak daha az su tüketilmesi sağlanmaktadır. Ayrıca önemli noktalardan birisi de her bitkinin su ihtiyacının farklı olmasıdır. Çalışmada örnek bölgelerden ve açık erişimli internet sitelerinden toplanan İl, ilçe, bitkinin türü gibi veriler ışığında tespit edilen su harcama miktarına göre veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri seti üzerinde farklı yapay zekâ algoritmaları kullanılarak harcanan su miktarı tahmin edilmeye çalışılmıştır. En doğru sonucu veren yapay zekâ modeli için ara yüz programı hazırlanarak kullanıcının ara yüz programından girmiş olduğu değerlere göre en doğru su harcama miktarını veren ve sonucu ekranda görüntüleyen bir sistem oluşturulmuştur.
Keywords
Yapay zekâ, Makine öğrenmesi, Tarım
Thanks
Çalışmada kullanılan veri setinin oluşturulmasında açık erişimli internet sitesinde yayınlayan T.C. Tarım ve Orman Bakanlığına, verdikleri bilgilerden dolayı Dinar İlçe Tarım Müdürlüğüne teşekkürlerimi iletirim.
References
- [1] B. Aksoy, H. D. Halis ve O. K. M. Salman, “Elma bitkisindeki hastalıkların yapay zekâ yöntemleri ile tespiti ve yapay zekâ yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması,” International Journal of Engineering and Innovative Research, c. 2, s. 3, ss. 194-210.
- [2] E. Kılavuz ve İ. Erdem , "Dünyada tarım 4.0 uygulamaları ve Türk tarımının dönüşümü", Social Sciences, c. 14, s. 4, ss. 133-157, 2019.
- [3] S. Dorak , B. B. Aşık ve G. Özsoy , "Tarımda su kalitesi ve su kirliliğinin önemi: Bursa Nilüfer Çayı örneği," Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, c. 33, s. 1, ss. 155-166, 2019.
- [4] S. Örs ve M. Ekinci , "Kuraklık stresi ve bitki fizyolojisi," Derim, c. 32, s. 2, ss. 237-250, 2016.
- [5] İ. Aras , "Damla sulama yöntemi", Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, c. 15, s. 1-2, ss. 49-60, 2006.
- [6] İ. Terzi, M. M. Özgüven, Z. Altaş, & T. Uygun, “Tarımda yapay zeka kullanımı” Internatıonal Ercıyes Agrıculture, Anımal & Food Scıences Conference Proceedıngs Book, Kayseri, Türkiye, 2019, ss. 245-255.
- [7] A. Turgut , A. Temir , B. Aksoy ve K. Özsoy , "Yapay zekâ yöntemleri ile hava sıcaklığı tahmini için sistem tasarımı ve uygulaması," International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, c. 3, s. 3, ss. 244-253, 2020.
- [8] B. L. Aylak, O. Oral ve K. Yazıcı , "Yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin lojistik sektöründe kullanımı," El-Cezeri, c. 8, s. 1, ss. 74-93, 2021.
- [9] K. Öztürk & M. E. Şahin , “Yapay sinir ağları ve Yapay Zekâ’ya genel bir bakış,” Takvim-i Vekayi, c. 6, s. 2, ss. 25-36, 2018.
- [10] M. A. Kutlugün, “Gözetimli makine öğrenmesi yoluyla türe göre metinden ses sentezleme,” Yüksek Lisans tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2017.