Derin öğrenme tabanlı akıllı geniş alan sulama sistemi
Deep learning based smart wide area irrigation system
- Tez No: 905969
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MİLLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Geniş alan sulama faaliyetleri, aşırı su tüketimi, heterojen güneş ışığı maruziyeti ve tüm yüzeyde sulama adaletinin sağlanamaması gibi sorunlarla karşılaşmaktadır. Bu sorunlara çözüm olarak, sulama stratejilerinin bölgesel özelliklere uygun şekilde özelleştirilmesi ve su kaynaklarının verimli kullanılabilmesi amacıyla derin öğrenme ve görüntü segmentasyonu gibi modern teknolojilerin kullanımı bu tez çalışması kapsamında düşünülmüştür. Araştırmanın golf sahaları, stadyum çimleri ve şehir peyzajı gibi su tüketimi yüksek alanlarda hem su tasarrufu sağlayacağı hemde sulama kaynaklı heterojen bitki gelişimi sorunlarınada çözüm olacağı öngörülmektedir. Bu tez kapsamında kullanılan derin öğrenme yaklaşımı ve algoritmalar, bitkinin su ihtiyacını belirleme ve sulama gereksinimlerini öngörme konusunda etkili olabilir. Aynı zamanda canlı kamera görüntüleri veya alanın fotoğraflanması gibi görüntü tabanlı veri toplama yöntemlerinden elde edilen verilerle eğitilen bir yapay zeka modelinin, sulama konusunda uzmanlaşmış bir profesyonelin becerilerini herkesin kullanımına sunması hedeflenmektedir. Görüntü tabanlı veri toplama yönteminin sensör tabanlı sistemlere nazaran daha kolay uygulanabilir olması, daha az bir maliyet gerektirmesi, işletme ve bakım maliyetinin olmaması avantajları olarak karşımıza çıkmaktadır.
Özet (Çeviri)
Wide-area irrigations face challenges such as excessive water consumption, heterogeneous exposure to sunlight, and the inability to ensure fair irrigation across the entire surface. As a solution to these problems, it is suggested to customize irrigation strategies according to regional characteristics and utilize modern technologies such as deep learning and image segmentation for efficient use of water resources. The research anticipates that it will provide both water savings and solutions to problems related to heterogeneous plant development due to irrigation in high-water-consuming areas such as golf courses, stadium turfs, and urban landscapes. Therefore, deep learning is expected to be effective in determining plant water needs and predicting irrigation requirements. Simultaneously, the goal is to make the skills of an irrigation-specialized professional accessible to everyone through an artificial intelligence model trained with data obtained from imagebased data collection methods such as live camera images or field photography. The advantages of image-based data collection methods over sensor-based systems include easier applicability, lower cost, and no operational and maintenance costs.
Benzer Tezler
- Transforming feedback control systems on whiteboard into Matlab via a deep learning based intelligent system
Derin öğrenme tabanlı akıllı bir sistem ile beyaz tahtadaki geribeslemeli kontrol sistemlerinin Matlab ortamına aktarılması
DORUKHAN ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Fog computing architecture for e-textile applications
E-tekstil uygulamaları için sis bilişim mimarisi
KADİR ÖZLEM
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY
- Derin öğrenme yöntemleri ile kalp kastalıklarının tespiti
Detection of heart diseases with deep learning methods
ABDOULMALIK ABDOULMALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM ARAS
- HAPS-destekli V2X sistemlerde derin öğrenme tabanlı ve bilgi yaşına duyarlı kaynak yönetimi
Deep learning based and age of information aware resource management in HAPS-aided V2X systems
AHMET MELİH İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ELİF CANBİLEN
- Fractional-order derivative based adaptive methods for control and optimization
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
MERT CAN KURUCU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN