Tarım sektörü, insanlığın ekonomik ve sosyal gelişiminde çok önemli görevler üstlenmiş ve bu görevini günümüze kadar sürdürmüştür. Tarımsal üretim doğa koşullarına bağlı olduğu için risk ve belirsizlik yüksektir. Günümüzde birçok alanda teknolojik gelişmeler yaşanmıştır. Özellikle tarım alanında yapay zekânın kullanımına yönelik büyük bir gelişme gösteren bilgisayar teknolojileri sayesinde, tarımda yaşanan bu risk ve belirsizliklere daha hızlı ve tutarlı çözümler üretmek mümkün hale gelmiştir. Tarımda yaşanan risk ve belirsizliklerden biri de rekolte tahminidir. Bu tahminlerde belirsizlik yüksek olduğu için yapay zekâdan faydalanmak doğruluk oranını arttıracaktır. Bu çalışmada elma ağaçlarındaki toplam rekoltenin tahmini için yapay zekâ ve görüntü işleme tekniklerinden faydalanılmıştır. Evrişimsel sinir ağları (ESA), doğrusal regresyon (DR) ve hazırlanan bir yapay sinir ağı (YSA) modeli ile tahmin çalışması yapılmıştır. Farklı yapay zekâ modelleri ile yapılan bu çalışmaların sonucunda doğrulukları kıyaslanarak % 85 ‘in üzerinde doğruluk oranları elde edilmiştir.
Tarım elma rekoltesi görüntü işleme yapay zekâ evrişimsel sinir ağları
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Elektrik Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2023 |
Gönderilme Tarihi | 2 Mayıs 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 5 Sayı: 1 |
KMUJENS’nde yayınlanan makaleler Creative Commons Atıf-Gayriticari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC) ile lisanslanmıştır. İçeriğin ticari amaçlı kullanımı yasaktır. Dergide yer alan makaleler, yazarına ve orijinal kaynağa atıfta bulunulduğu sürece kullanılabilir.