Geri Dön

Tarımda yapay zekâ kullanım olanakları ve sulama sistemlerinde uygulanması

Artificial intelligence use opportunities in agriculture and its application in irrigation systems

  1. Tez No: 904194
  2. Yazar: TUĞÇE KARA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT EKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Teknolojinin gelişmesiyle tarımı daha verimli ve sürdürülebilir hale getirmek için dijital tarım ve teknolojileri ortaya çıkmıştır. Bu teknik işlemler, akıllı tarımda yapay zekâ uygulamaları, bitkisel ve hayvansal üretimin hedefi olan ekonomik, sürdürülebilir ve üretken işletmeciliğin gerçekleştirilmesine katkı sağlamaktadır. Yapay zekâ teknikleri tarımsal işlemlerin kolaylaştırılmasında ve çözüm veya iyileştirme bekleyen sorunlara alternatif çözümler getirilmesinde önemli bir araç haline gelmiştir. Geliştirilen algoritma ve yazılımlar ile tarımsal üretimde; verimlilik ve ürün tahmini, bitki sağlığı ve su ihtiyacı, hastalık belirtileri ot ve zararlı kontrolü, insan müdahalesi olmadan çalışabilen traktör ve tarım makineleri, mahsul izleme ve yönetim, toprak ve su yönetimi, erken uyarı sistemleri, hayvan davranışlarının belirlenmesi gibi konularda araştırıcılar tarafından çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu yaptığımız araştırmada özellikle son yıllarda su ve su kaynaklarına dayalı olumlu ve olumsuz bulgular göz önünde bulundurularak, Trakya bölgesinde sulu tarımda önemli bir bitki olan şeker pancarı verileri Trakya bazındaki sonuçları ile FAO'nun Tekirdağ iline ait kapsamlı verileri esas alınarak sulama alanında son yıllarda yapay zekâ uygulamalarında kullanılan platformlarda biri olan CROPWAT programı ile şeker pancarının sulama ile ilgili verileri simülasyona tabii tutulmuştur. Bu araştırma sonucunda ele alınan yörede yetiştirilen ve araştırmamıza karşılaştırma imkânı sağlayacak üç bitki türünü de alarak sulama planlamaları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Bunun sonunda karşılaştırma bulguları tıpkı diğer üç bitkide olduğu gibi şeker pancarında da COPWAT programını yapay zekâ kullanımı açısından bizlere önemli bulgular verebileceği ve yöredeki üreticiler tarafından kolay bir şekilde kullanılabileceği anlaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the development of technology, digital agriculture and technologies have emerged to make agriculture more efficient and sustainable. These technical processes and artificial intelligence applications in smart agriculture contribute to the realization of economic, sustainable and productive management, which is the goal of plant and animal production. Artificial intelligence techniques have become an important tool in facilitating agricultural processes and providing alternative solutions to problems awaiting solution or improvement. In agricultural production with the developed algorithms and software; Researchers have published many studies on subjects such as productivity and product estimation, plant health and water needs, disease symptoms, weed and pest control, tractors and agricultural machines that can operate without human intervention, crop monitoring and management, soil and water management, early warning systems, and determination of animal behavior. study has been done. In this research, considering the positive and negative findings based on water and water resources, especially in recent years, artificial intelligence in the field of irrigation has been used in recent years, based on the data of sugar beet, which is an important plant in irrigated agriculture in the Thrace region, the results on the basis of Thrace and the comprehensive data of FAO for Tekirdağ province. Sugar beet irrigation data was simulated with the CROPWAT program, which is one of the platforms used in applications. As a result of this research, irrigation plans were presented comparatively by taking three plant species grown in the region and which would provide comparison opportunities for our research. At the end of this, it has been understood that the comparison findings can give us important findings in terms of the use of artificial intelligence in the COPWAT program in sugar beet, just like in the other three plants, and can be easily used by producers in the region.

Benzer Tezler

  1. Algılayıcıların (sensor) tarımda kullanım olanakları

    Using possibility of sensors in agriculture

    M. TÜRER ÖZBEYLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Makine MühendisliğiTrakya Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SELÇUK ARIN

  2. La proposition D'Un modéle de direction et de l'organisation pour le secteur de sous industrie de l'automobile Turque

    Türk otomotiv yan sanayi için yönetim ve organizasyon modeli önerisi

    SERKAN ANDI

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ETHEM TOLGA

  3. Application of potential disease detection techniques in greenhouses and their impact on sustainability

    Seralarda potansiyel hastalık tespit tekniklerinin uygulanması ve sürdürülebilirlik üzerindeki etkileri

    AKO KAKARASH OMER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM BENAL ÖZTEKİN

  4. Yarı-nemli iklim koşullarında sürdürülebilir su yönetimi için derin öğrenme kullanılarak referans bitki su tüketiminin tahmin edilmesi

    Application of deep learning for sustainable water management by estimating reference crop evapotranspiration in sub-humid climatic conditions

    ABDELRAHMAN AMR ALI RABIE ELSAYED SALEH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatBursa Uludağ Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK NAZMİ CANDOĞAN

  5. Çilek meyvesi gelişiminin derin öğrenme metotlarıyla karşılaştırmalı incelenmesi

    Comparison of development strawberry fruit with deep learning methods

    LEVENT DALGIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CANAYAZ