Tuğrul K. M. (Yürütücü), Özkan K., Gürel U., Ceyhan M., Kaya R., Fidantemiz F. Y.
TÜBİTAK Projesi, 2022 - 2024
-
Proje Türü:
TÜBİTAK Projesi
-
Başlama Tarihi:
Mart 2022
-
Bitiş Tarihi:
Mart 2024
Proje Özeti
Teknolojinin hızlı gelişimi ve gelişmelerin tarımsal
üretimde uygulanması, bitkisel ve hayvansal üretimin ekonomik, sürdürülebilir
ve efektif olarak yürütülmesi ve üretim potansiyelinin artırılmasında önemli
katkı sağlamıştır. Tarımsal işlemlerde yapay zekâ teknikleri kullanılarak
birçok algoritma ve yazılım geliştirilmektedir. Bu yazılımlar ile üretim
planlamaları, ürünlerin sınıflandırılması, verim tahmini, hastalık, zararlı ve
yabancı otların tespiti, tarımsal araçlarda rota belirlenmesi, seralarda otomatik
iklimlendirme ve ortam kontrolü gibi pek çok alanda zamanında, doğru ve hızlı
kararların alınması mümkün olmaktadır. Yapay zekânın uygulama alanlarına bağlı
olarak farklı tanımlamaları bulunmakla birlikte, insan beyninden esinlenilerek
modellenmiş insan beynine benzer şekilde öğrenen ve öğrendikleri ile
öngörülerde bulunan sistem olarak tanımlanabilir. Diğer bir ifade ile yapay
zekâ, insanların zihinsel fonksiyonlarını bilgisayar modelleri yardımıyla
biçimsel hale getirdikten sonra yapay sistemlere uygulayan karar sistemleridir.
Hassas tarım uygulamalarıyla coğrafik konum
bazlı toprak ve bitkilerin mekânsal değişkenlikleri hakkında elde edilen
verilerin dijital teknolojiler yardımıyla işlenmesi tarımsal üretimde yeni bir
ivme oluşturmuştur. Yapay zekânın tarımsal uygulamaları içerisinde makine
öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri önemli bir yer tutmaktadır. Makine
öğrenmesi kapsamında, daha az veri ile denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli
(takviyeli) öğrenme planları ile veriler arasında sınıflama, kümeleme ve
optimuma ulaşma mantığıyla değerlendirmeler yapılmaktadır.
Bu çalışmada, özelikle son
yıllardaki gelişmeler göz önünde bulundurularak, bitkisel üretimde başarılı
uygulanmaları olan yapay zekâ yönteminin şeker pancarı tarımında uygulaması
yapılacaktır. Araştırma kapsamında şeker pancarı önemli ekonomik kayba neden
olan Cercospora yaprak leke (Cercospora
beticola Sacc.) hastalığı ile Külleme (Erysiphe
betae) hastalığının tarla şartlarında erken dönemde tanısının yapılması
planlanmaktadır. Araştırmanın, Cercospora hastalığı ve küllenmenin daha yaygın
olduğu Bursa-Yenişehir ve Eskişehir-Alpu bölgesinde kurulması planlanmaktadır. Bu amaçla, iklim verileri izlenerek ekimden
sonraki 75-80. günlere denk gelen Cercospora, 155-160. günlere denk gelen Külleme
hastalığının ilk görülme dönemlerinde araziden termal ve multispektral
görüntüler alınarak hastalıkların başlamasından önce bitkideki fizyolojik
değişikler izlenecektir. Bu dönemde İHA ile 100 metre yükseklikten hastalık
belirtileri yapraklarda tam olarak görülünceye kadar 4 günde bir 10.00-12.00
saatleri arasında multispektral ve termal görüntüler alınacaktır. Aynı zamanda,
Testo-882 el termal kamerası ve GreenSeeker 505 optik el sensörü ile termal ve
multispektral (NDVI) görüntüler alınacaktır. Böylece, yersel ölçümlerle
yapraklardaki fizyolojik değişiklikler izlenecek, elde edilecek değişikliklerin
hastalık etmeni olması durumunda veriler ilişkilendirilerek hastalık
etmenlerinin İHA ile alınan görüntülerle erken dönemde belirlenmesinin mümkün
olup olmadığı araştırılacaktır. Öte yandan, araştırma sırasında pancar alanında
görülebilecek besin eksiklikleri, hastalıklar ve zararlılar gibi faktörlerin
görüntüleri de, kaydedilecek makine öğrenimi veya derin öğrenme mimarisi ile
değerlendirilecektir. Belirlenen mimari ile İHA görüntüleri üzerinde
değişkenlik gösteren bölgelerde etkili faktörlerin zamanında, doğru ve hızlı
belirlenmesi için gerekli model oluşturulacaktır. Kontrol, hastalık
belirtilerinin teşhisiyle eş zamanlı erken ilaçlama, ilk belirtilerin görülmesiyle
normal zamanda ilaçlama olarak 3 konu ve 6 tekerrürlü olarak kurulacak deneme
ile hastalık seyrinin ve ilaçlamanın şeker pancarının verim ve kalitesi
üzerindeki etkileri ortaya konulacaktır.