Crops yield prediction using data analysis techniques
Veri analiz teknikleri kullanılarak bitki verimi tahmini
- Tez No: 675135
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
İklim değişikliğinin güney Asya ülkelerindeki tarım arazileri üzerinde çok fazla etkisi var, mahsullerin çoğu son otuz yıllık bir dönemde üretimleri açısından kötü bir şekilde etkileniyor. Küresel ekonomi, ağırlıklı olarak tarımsal verim artışına ve tarımsal sanayi ürünlerine bağlıdır. Mahsul verimini hasattan önce öngörmek, yaratıcılara ve çiftçilere reklam ve kapasite için uygun önlemleri alma konusunda yardımcı olacaktır. Bu görev, çiftçilerin tarım arazisine geçmeden önce hasatlarının verimini bilmelerine yardımcı olacak ve bu doğrultuda uygun seçimlere yerleşmelerine yardımcı olacaktır , Akıllı bir tahmin çerçevesi modeli oluşturarak sorunu anlamaya çalışır. Veri Madenciliği, ürün verimi analizinde ortaya çıkan bir araştırma alanıdır. Tarımda verim tahmini çok önemli bir konudur. Herhangi bir çiftçi ne kadar verim beklemek üzere olduğunu bilmekle ilgilenir. Verim tahmini, çiftçinin ekimde uygun yöntemleri seçmesine yardımcı olur ve bu faktör, mahsulün verim tahminini ilginç bir konu haline getirir. Sistemimiz, çiftçinin belirli bir ürün veya tarladaki deneyiminin verim tahminleri yapmak için kullanıldığı durumlarda geleneksel değildir. Sunulan sistemde, analiz edilen toprak veri setlerinin kategorisini tahmin etmek için veri madenciliği tekniklerini kullanıyoruz. Bu şekilde tahmin edilen kategori, mahsulün verimini gösterecektir. Mahsul verimini tahmin etme problemi doğrusal regresyon, decision tree (Karar Ağacı) , Rendomforest (restgele orman) SVM (destek vektör makinesi) ve Neural Network tekniği (yapay sinir ağları) Lstm (tekrarlayan sinir ağları) kullanılarak resmileştirilir.
Özet (Çeviri)
Climate change has too much impact on agriculture lands in south Asian countries, many crop productions have affected for the last thirty years. Globally, the economy relies primarily on growth in agricultural yields and goods of the agro-industry. Expecting the crop's yield earlier than the harvest would assist the system producers and farmers in taking suitable measures for advertising and capacity. This task will assist the farmers with knowing the yield of their harvest before developing onto the agricultural field and along these lines help them to settle on the suitable choices. It endeavors to fathom the issue by building a model of an intelligent forecast framework. Data mining is an emerging study subject in crop yield analysis. Yield prediction is completely essential trouble in agriculture. Any farmer is interested in knowing how a great deal yields he is ready to anticipate. Yield prediction helps the farmer in selecting the proper methods in sowing the crops and this factor makes the yield prediction of crops is an interesting topic. Our system is not conventional where the farmer's experience on a specific crop or field is used to make yield predictions. To estimate the type of crop yield, we use data mining techniques in the presented framework. The yield of crops will be indicated by the group thus predicted. By using LR, Decision Tree, Random Forest, SVM, and Neural Network methodology LSTM, the issue of predicting crop yield is formalized.
Benzer Tezler
- DSSAT bitki simülasyon modeli ve uzaktan algılama verilerinden elde edilen indisler kullanılarak buğday verim tahmini: İslahiye ve Nurdağı örneği
Wheat yield estimation using DSSAT crop simulation model and indices obtained from remote sensing: Islahiye and Nurdagi case
ÖMER VANLI
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- A new agro-meteorological drought index based on remote sensing
Uzaktan algılama temelli yeni bir agro-meteorolojik kuraklık indeksi
EYYUP ENSAR BAŞAKIN
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
- Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri
Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform
NİGAR TUĞBAGÜL ALTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Modern hesaplama tekniklerinin su kaynakları mühendisliğinde kullanımı
Use of modern computational methods in water resources engineering
TEVFİK ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İnşaat MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ YURDUSEV