Araştırma Makalesi

VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ

Cilt: 10 Sayı: 4 30 Aralık 2022
PDF İndir
EN TR

VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ

Öz

Gıda kıtlığı ve nüfus artışı, dünya çapında sürdürülebilir kalkınmanın karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardandır. Bununla beraber iklim değişikliğinin etkisi diğer birçok alanda olduğu gibi tarım alanında da belirsizliklere neden olacaktır. Yapay zekâ (AI), Nesnelerin İnterneti (IoT), Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve mobil internet gibi gelişmiş teknolojiler, dünyanın karşı karşıya olduğu zorluklara gerçekçi çözümler sağlayabilmektedir. Günümüzde sensör cihazlarının yaygınlaşması ile tarım alanlarından veri elde etmek ve ham veriden bilgi üretmek yaygınlaşmıştır. Bu çalışma, Akıllı tarımda veri analizi ile ürün tahmini üzerine yoğunlaşmıştır. Kaggle üzerinden sağlanan toprak (ph, azot, potasyum ve fosfor değeri) ve iklim verileri (sıcaklık yağış ve nem) kullanılarak veri madenciliği algoritmaları ile farklı modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modeller doğruluk, kesinlik, duyarlılık, f-skor ve algoritmanın çalışma zamanına göre kıyaslanmıştır. Rastgele Orman algoritmasıyla geliştirilen model, çalışma süresi yaklaşık 0,05 s ve %99,5’lik doğruluk değeri ile en optimum sonuçları vermiştir. Daha sonra, Rastgele Orman algoritması Hindistan bakanlıklarınca sağlanan toprak verileri ve meteoroloji verilerine uygulanmış ve Hindistan’ın tarımsal ürün haritası oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Annual Rainfall Map of India. (2021). Ocak 4, 2022 tarihinde https://www.mapsofindia.com/maps/india/annualrainfall.htm adresinden alındı.
  2. Average Humidity for India in January. (tarih yok). Ocak 4, 2022 tarihinde https://www.currentresults.com/Weather/India/humidity-january.php adresinden alındı.
  3. Balducci, F., Impedovo, D., & Pirlo, G. (2018). Machine Learning Applications on Agricultural Datasets for Smart Farm Enhancement. MDPI, machines, 6(38), 1-22.
  4. CLIMATE-SMART AGRICULTURE. (2021, Nisan 5). Ocak 30, 2022 tarihinde https://www.worldbank.org/en/topic/climate-smart-agriculture adresinden alındı.
  5. Ensemble methods. (2022). Ocak 4, 2022 tarihinde https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest adresinden alındı.
  6. Horng, G.-J., Liu, M.-X., & Chen, C.-C. (2019). The Smart Image Recognition Mechanism for Crop Harvesting System in Intelligent Agriculture. IEEE Sensors Journal, 1-16.
  7. Idoje, G., Dagiuklas, T., & Iqbal, M. (2021). Survey for smart farming technologies: Challenges and issues. Computers & Electrical Engineering, 96, 1-14.
  8. India - Current Temperature [°C]. (2021). Ocak 4, 2022 tarihinde https://www.weatheronline.in/weather/maps/current?LANG=in&DATE=1604127600&CONT=inin&LAND=II&KEY=II&SORT=2&UD=0&INT=06&TYP=temperatur&ART=karte&RUBRIK=akt&R=310&CEL=C&SI=kph adresinden alındı.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Aralık 2022

Gönderilme Tarihi

4 Mart 2022

Kabul Tarihi

27 Nisan 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 10 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Özer, B., Kuş, S., & Yıldız, O. (2022). VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 10(4), 1417-1429. https://doi.org/10.21923/jesd.1081814
AMA
1.Özer B, Kuş S, Yıldız O. VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ. MBTD. 2022;10(4):1417-1429. doi:10.21923/jesd.1081814
Chicago
Özer, Burak, Sümeyra Kuş, ve Oktay Yıldız. 2022. “VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 10 (4): 1417-29. https://doi.org/10.21923/jesd.1081814.
EndNote
Özer B, Kuş S, Yıldız O (01 Aralık 2022) VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 10 4 1417–1429.
IEEE
[1]B. Özer, S. Kuş, ve O. Yıldız, “VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ”, MBTD, c. 10, sy 4, ss. 1417–1429, Ara. 2022, doi: 10.21923/jesd.1081814.
ISNAD
Özer, Burak - Kuş, Sümeyra - Yıldız, Oktay. “VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 10/4 (01 Aralık 2022): 1417-1429. https://doi.org/10.21923/jesd.1081814.
JAMA
1.Özer B, Kuş S, Yıldız O. VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ. MBTD. 2022;10:1417–1429.
MLA
Özer, Burak, vd. “VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, c. 10, sy 4, Aralık 2022, ss. 1417-29, doi:10.21923/jesd.1081814.
Vancouver
1.Burak Özer, Sümeyra Kuş, Oktay Yıldız. VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TARIMSAL VERİ ANALİZİ: BİR AKILLI TARIM SİSTEMİ ÖNERİSİ. MBTD. 01 Aralık 2022;10(4):1417-29. doi:10.21923/jesd.1081814

Cited By