Derleme

Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları

Cilt: 20 Sayı: 1 30 Nisan 2024
PDF İndir
TR EN

Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları

Öz

Tarımsal sulamada su yönetimi, şüphesiz en önemli başlıklardan birisidir. Tarımsal sulama amaçlı su tedarikinin, gündemde olan iklim değişikliği, küresel ısınma ve su krizi gibi hususlar da göz önüne alındığında, ileriki zamanlarda çok daha önemli bir sorun olarak karşımıza çıkacağı tahmin edilmektedir. Bu yüzden, tarımsal sulamada su kullanımının optimizasyonu ile su kaybının en aza indirilmesi gerekmektedir. Son zamanlarda, bu endişelerle, tarımsal sulamada yapay zekâ (AI) yönetimi, derin öğrenme (DL) teknikleri ve nesnelerin interneti (IoT) uygulamalarından faydalanılmaktadır. Akıllı sulama sistemleri orta ölçekli çiftçiler için de önerilebilmektedir ancak sistemin verimliliği; sulanan tarım alanının büyüklüğü, arazi topoğrafyası, ürün çeşidi, su kaynağı, çevresel faktörler gibi farklı parametrelere bağlıdır. Büyük ölçekli tarım alanları için akıllı sulama sistemlerinin kullanımı, su kaynaklarının azalmasından dolayı daha da zorunlu hale gelmektedir. Büyük ölçekli tarımsal alanların etkili, doğru ve optimum bir şekilde sulanabilmesi için farklı sensörler, uydu görüntüleri, hava tahmin değerleri ve otomatik kontrol elemanlarından oluşan sistemlerin kullanımı önerilmektedir. Ancak, akıllı sulama sistemleri ve diğer yeni tarım teknolojilerinin kullanımı özendirilirken, çiftçilerin de ilgili kurumlar tarafından bilgilendirilerek yanlış teknolojilere yatırım yapmalarının önlenmesi konusu unutulmaması gereken önemli bir husustur. Yeni tarım teknolojilerinde ithalat yerine, yerli üretimin teşvik edilmesi ve kamu kurumlarının koordinasyonu sağlanmalıdır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abdelmoamen Ahmed, A., Al Omari, S., Awal, R., Fares, A., ve Chouikha, M. (2021). A distributed system for supporting smart irrigation using Internet of Things technology. Engineering Reports, 3(7), e12352. https://doi.org/10.1002/eng2.12352
  2. Abdulla, M., ve Marhoon, A. (2023). Deep learning and IoT for monitoring tomato plant. Iraqi Journal for Electrical and Electronic Engineering, 19(1), 70-78. https://doi.org/10.37917/ijeee.19.1.9
  3. Abernethy, C. L. (2010). Governance of irrigation systems: Does history offer lessons for today? Irrigation and Drainage, 59(1), 31-39. https://doi.org/10.1002/ird.552
  4. Abioye, E. A., Abidin, M. S. Z., Mahmud, M. S. A., Buyamin, S., Ishak, M. H. I., Rahman, M. K. I. A., Otuoze, A. O., Onotu, P., ve Ramli, M. S. A. (2020). A review on monitoring and advanced control strategies for precision irrigation. Computers and Electronics in Agriculture, 173, 105441. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105441
  5. Ahansal, Y., Bouziani, M., Yaagoubi, R., Sebari, I., Sebari, K., ve Kenny, L. (2022). Towards smart irrigation: A literature review on the use of geospatial technologies and machine learning in the management of water resources in arboriculture. Agronomy, 12(2), 297. https://doi.org/10.3390/agronomy12020297
  6. Ahmad, S., Kalra, A., ve Stephen, H. (2010). Estimating soil moisture using remote sensing data: A machine learning approach. Advances in Water Resources, 33(1), 69-80. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2009.10.008
  7. Alves, R. G., Maia, R. F., ve Lima, F. (2023). Development of a Digital Twin for smart farming: Irrigation management system for water saving. Journal of Cleaner Production, 388, 135920. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.135920
  8. AlZu’bi, S., Hawashin, B., Mujahed, M., Jararweh, Y., ve Gupta, B. B. (2019). An efficient employment of internet of multimedia things in smart and future agriculture. Multimedia Tools and Applications, 78(20), 29581-29605. https://doi.org/10.1007/s11042-019-7367-0

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Hassas Tarım Teknolojileri, Tarım Makine Sistemleri

Bölüm

Derleme

Erken Görünüm Tarihi

30 Nisan 2024

Yayımlanma Tarihi

30 Nisan 2024

Gönderilme Tarihi

14 Mart 2024

Kabul Tarihi

24 Nisan 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 20 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Şahin, H. (2024). Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 20(1), 41-60. https://izlik.org/JA63LD38WC
AMA
1.Şahin H. Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. JAMS. 2024;20(1):41-60. https://izlik.org/JA63LD38WC
Chicago
Şahin, Hasan. 2024. “Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları”. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi 20 (1): 41-60. https://izlik.org/JA63LD38WC.
EndNote
Şahin H (01 Nisan 2024) Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi 20 1 41–60.
IEEE
[1]H. Şahin, “Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları”, JAMS, c. 20, sy 1, ss. 41–60, Nis. 2024, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA63LD38WC
ISNAD
Şahin, Hasan. “Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları”. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi 20/1 (01 Nisan 2024): 41-60. https://izlik.org/JA63LD38WC.
JAMA
1.Şahin H. Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. JAMS. 2024;20:41–60.
MLA
Şahin, Hasan. “Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları”. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, c. 20, sy 1, Nisan 2024, ss. 41-60, https://izlik.org/JA63LD38WC.
Vancouver
1.Hasan Şahin. Tarımsal Akıllı Sulama Sistemlerinde Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti Uygulamaları. JAMS [Internet]. 01 Nisan 2024;20(1):41-60. Erişim adresi: https://izlik.org/JA63LD38WC

Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, Tarım Makinaları Derneği tarafından yayınlanan hakemli bilimsel bir dergidir. Dergi, 2026 yılından itibaren sürekli yayın modeline geçmiştir.