Development of an autonomous drone-based irrigation decision support system utilizing image processing and machine learning techniques
Görüntü işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan otonom drone tabanlı sulama karar destek sistemi geliştirilmesi
- Tez No: 892555
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 242
Özet
Artan nüfus ve iklim değişikliği karşısında küresel gıda arzını sürdürebilmek için su kaynaklarının etkin yönetimi esastır. Geleneksel sulama yöntemleri genellikle verimsizliklerle doludur ve bu durum önemli miktarda su israfına yol açar. Bu tez, tarımda su kullanımını optimize etmek için ileri görüntü işleme ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanan otonom drone tabanlı bir sulama sisteminin geliştirilmesini ve doğrulanmasını sunmaktadır. Sistem, standart düşük maliyetli kameraları kullanarak yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri yakalar ve bu görüntüleri işleyerek bitkilerin su ihtiyacını doğru bir şekilde tahmin eder ve gerçek zamanlı sulama kararlarını bilgilendirir. Farklı bitki türleri üzerinde gerçekleştirilen kapsamlı saha testleri, sistemin su kullanım verimliliğini artırma ve ürün verimliliğini iyileştirme yeteneğini göstermektedir. Görüntü analizi için TensorFlow teknikleri ve otonom navigasyon yetenekleri gibi son teknoloji ürünü teknolojilerin entegrasyonu ile önerilen çözüm, hassas tarım alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Çalışma, sistem donanımı ve yazılımının adım adım oluşturulmasını, motorların seçimini, drone tasarımını ve kodlarla yazılım kurulumunu detaylı bir şekilde açıklamaktadır. Ayrıca, küçük ve büyük ölçekli tarım işletmeleri için sistemin ekonomik uygulanabilirliğini vurgulayan bir maliyet-fayda analizi de içermektedir. Sonuçlar, otonom drone tabanlı sulama sisteminin su tüketimini önemli ölçüde azaltırken ürün verimliliğini koruyabileceğini veya artırabileceğini ve bu nedenle sürdürülebilir tarım uygulamalarını teşvik ettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Efficient management of water resources is essential for sustaining the global food supply amidst growing populations and climate change. Traditional irrigation methods are often plagued by inefficiencies, leading to significant water wastage. This thesis presents the development and validation of an autonomous drone-based irrigation system that leverages advanced image processing and machine learning techniques to optimize water usage in agriculture. The system employs standard low-cost cameras to capture high-resolution aerial images, which are processed to accurately predict water need of the plants and inform irrigation decisions in real-time. Comprehensive field tests conducted on various crop types demonstrate the system's ability to enhance water use efficiency and improve crop yields. By integrating state-of-the-art technologies such as TensorFlow techniques for image analysis and autonomous navigation capabilities, the proposed solution represents a significant advancement in precision agriculture. The study explains step by step of building the system hardware and software including the selection of motors and designing of drone and the software setup with the codes. Also, it includes a cost-benefit analysis, highlighting the economic viability of the system for both small and large-scale farming operations. The results indicate that the autonomous drone-based irrigation system can substantially reduce water consumption while maintaining or enhancing crop productivity, thereby promoting sustainable agricultural practices.
Benzer Tezler
- Analysis, design and control of an autonomous drone delivery system
Otonom drone teslimat sisteminin analiz, tasarım ve kontrolü
MERT TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BIDIKLI
- Remote control of arm robotic guided by GPS
GPS yardımıyla robot kolu uzaktan kontrolü
MOHAMMAD NABI AHMMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ GENÇ
- Mini insansız hava araçları için bir fırçasız motor test sistemi geliştirilmesi
Development of a brushless motor test system for mini unmanned air vehicles
EZGİ ÇAKICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DINDIŞ
- Drone ile drone takibi için dağıtık derin takviyeli öğrenme yaklaşımları
Distributed deep reinforcement learning approaches for drone tracking with drone
ZİYA TAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Next-generation internet of energy harvesting things
Gelecek-nesil enerji hasadı yapan nesnelerin interneti
OKTAY ÇETİNKAYA
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN