YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ HASSAS TARIM TEKNOLOJİLERİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR KAYNAK YÖNETİMİ
Öz
Yapay zekâ destekli hassas tarım teknolojileri, tarımsal üretimde verimliliği yükseltirken doğal kaynakların daha verimli ve sürdürülebilir biçimde kullanılmasını mümkün kılmaktadır. Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS), nesnelerin interneti (IoT), uzaktan algılama, büyük veri analitiği ve otomasyon sistemleri gibi teknolojiler aracılığıyla tarım alanlarından anlık veriler elde edilmekte; bu veriler ışığında sulama, gübreleme, ilaçlama ve hasat gibi süreçler daha etkin ve kontrollü biçimde yürütülebilmektedir. Bu sayede su, toprak, enerji ve kimyasal girdilerin gereksiz kullanımının önüne geçilerek maliyetler azaltılmakta ve çevresel etkiler en düşük seviyeye indirilmektedir. Sürdürülebilir kaynak yönetimi açısından bu teknolojiler, iklim değişikliği, kuraklık ve nüfus artışı gibi küresel sorunlara karşı daha güçlü ve uyum sağlayabilen üretim sistemlerinin geliştirilmesine destek olmaktadır. Bununla birlikte yüksek maliyetler, yetersiz teknik altyapı ve düşük dijital okuryazarlık düzeyi gibi etkenler, bu teknolojilerin geniş ölçekte benimsenmesini sınırlayan önemli faktörler arasında bulunmaktadır. Genel olarak yapay zekâ destekli hassas tarım, geleceğin tarım sistemlerinde verimlilik, sürdürülebilirlik ve doğal kaynakların korunmasını güçlendiren temel unsurlardan biri olarak öne çıkmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abdelmoneim, A. A., Kimaita, H. N., Al Kalaany, C. M., Derardja, B., Dragonetti, G. ve Khadra, R. (2025). IoT sensing for advanced ırrigation management: a systematic review of trends, challenges, and future prospects. Sensors, 25, 2291. https://doi.org/10.3390/s25072291
- Ahmed, W. A., Ojerinde, J. S., Olatoyinbo, S. F. ve Ogaleye, F. J. (2026). UAV technologies for precision agriculture: capabilities, constraints, and deployment models for smallholder systems in Sub-Saharan Africa. Drones, 10, 115. https://doi.org/10.3390/drones10020115
- Aijaz, N., Lan, H., Raza, T., Yaqub, M., Iqbal, R. ve 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 Ali, Z., Muhammad, A., Lee, N., Waqar, M. ve Le, S. W. (2025). Artificial intelligence for sustainable agriculture: A comprehensive review of ai-driven technologies in crop production. Sustainability, 17, 2281. https://doi.org/10.3390/su17052281
- Ali, A. ve Kaul, H. P. (2025). Monitoring yield and quality of forages and grassland in the view of precision agriculture applications-a review. Remote Sens, 17, 279. https://doi.org/10.3390/rs17020279
- Assimakopoulos, F., Vassilakis, C., Margaris, D., Kotis, K. ve Spiliotopoulos, D. (2025). AI and related technologies in the fields of smart agriculture: A review. Information, 16, 100. https://doi.org/10.3390/info16020100
- Awais, M., Wang, X., Hussain, S., Aziz, F. ve Mahmood, M. Q. (2025). Advancing precision agriculture through digital twins and smart farming technologies: a review. AgriEngineering, 7, 137. https://doi.org/10.3390/agriengineering7050137
- Bahmutsky, S., Grassauer, F., Arulnathan, V. ve Pelletier, N. (2024). A review of life cycle impacts and costs of precision agriculture for cultivation of field crops. Sustainable Production and Consumption, 52, 347-362. https://doi.org/10.1016/j.spc.2024.11.010
- Benitez-Paez, F., Brum-Bastos, V. S., Beggan, C. D., Long, J. A. ve Demšar, U. (2021). Fusion of wildlife tracking and satellite geomagnetic data for the study of animal migration. Movement Ecology, 9, 31. https://doi.org/10.1186/s40462-021-00268-4
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Tarımsal Mekansal Analiz ve Modelleme
Bölüm
Derleme
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
18 Eylül 2026
Gönderilme Tarihi
13 Temmuz 2026
Kabul Tarihi
7 Eylül 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Cilt: 4 Sayı: Precision Agriculture and Innovative Processing Technologies