Sera ortamında bazı çevresel parametrelerin lorawan kablosuz iletişim protokolü kullanılarak uzaktan izlenmesi
Remote monitoring of certain environmental parameters in a greenhouse using the lorawan wireless communication protocol
- Tez No: 920573
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYRETTİN KARADÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde tarımsal üretimde verimliliğin artırılması, kaynak kullanımının optimize edilmesi ve çevresel sürdürülebilirliğin sağlanması amacıyla hassas tarım uygulamaları giderek yaygınlaşmaktadır. Bu kapsamda, üretim ortamına ilişkin verilerin toplanması ve gerçek zamanlı olarak izlenmesi büyük önem arz etmektedir. Kablosuz haberleşme teknolojileri, geniş alanlarda kurulan tarımsal sensör ağlarının etkin bir şekilde çalışmasına imkân tanıyarak sahadan sürekli veri akışı sağlanmasına olanak vermektedir. Bu bağlamda, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network), geniş kapsama alanı, düşük enerji tüketimi ve düşük maliyet gibi avantajları sayesinde, günümüzde tarımsal üretim süreçlerinde verilerin toplanması, analiz edilmesi ve uzaktan kontrol sistemlerinin uygulanması için tercih edilen bir iletişim teknolojisi haline gelmiştir. Bu çalışma kapsamında, bir sera ortamında sıcaklık, nem, toprak nemi ve elektriksel iletkenlik (EC) değerlerinin ölçülmesi amacıyla kullanılan LoRaWAN sensörlerinden elde edilen verilerin, The Things Network (TTN) konsolu aracılığıyla Node-RED platformuna aktarılması ve bu verilerin CSV (Comma Separated Values, virgülle ayrılmış değeler) formatında kaydedilmesi hedeflenmiştir. Veriler, 16-04-2024 23:55 ile 09-07-2024 11:08 tarihleri arasında 20 dakikalık aralıklarla kaydedilmiş ve analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, toprak su içeriği (Tsu) ile toprak elektrik iletkenliği (Ti) arasında elde edilen R² değeri 0.8381 olarak belirlenmiştir. Bu sonuç, iki değişken arasında güçlü bir doğrusal ilişki olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, çalışmada toprak iletkenliğini tahmin etmek amacıyla çoklu doğrusal regresyon (Multiple Linear Regression) modeli kullanılmıştır. Söz konusu modelde, bağımlı değişken olarak Ti, bağımsız değişkenler olarak ise toprak sıcaklığı (Ts), Tsu, ortam nemi (On) ve ortam sıcaklığı (Os) kullanılmıştır. Modelin uygulanması sonucunda elde edilen R² değeri 0.8879 olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmanın, akıllı tarım uygulamaları kapsamında veri toplama, veri analizi ve uzaktan izleme süreçlerinin geliştirilmesine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, precision agriculture practices are becoming increasingly widespread with the aim of enhancing productivity in agricultural production, optimizing resource use, and ensuring environmental sustainability. In this context, collecting data from the production environment and monitoring it in real-time is of great importance. Wireless communication technologies enable the effective operation of agricultural sensor networks established over large areas, facilitating continuous data flow from the field. In this regard, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network), with its advantages such as wide coverage area, low energy consumption, and low cost, has become a preferred communication technology for data collection, analysis, and remote control systems in agricultural production processes. This study aims to measure temperature, humidity, soil moisture, and electrical conductivity (EC) in a greenhouse environment using LoRaWAN sensors, transfer the collected data to the Node-RED platform via The Things Network (TTN) console, and save the data in Comma Separated Values (CSV) format. Data were recorded and analyzed at 20-minute intervals between April 16, 2024, 23:55 and July 9, 2024, 11:08. The analysis results revealed that the coefficient of determination (R²) between soil moisture (Tsu) and soil electrical conductivity (Ti) was 0.8381, indicating a strong linear relationship between these two variables. Furthermore, a Multiple Linear Regression model was employed to predict soil electrical conductivity. In this model, Ti was used as the dependent variable, while soil temperature (Ts), Tsu, ambient humidity (On), and ambient temperature (Os) were used as independent variables. As a result, an R² value of 0.8879 was obtained. In conclusion, this study is expected to contribute to the development of data collection, analysis, and remote monitoring processes in smart agriculture applications.
Benzer Tezler
- Preparation and characterization of polysulfonenanocomposite membranes for proton exchange membranefuel cells
Proton değişim membranlı yakıt hücreleri için polisülfonnanokompozit membranların hazırlanması vekarakterizasyonu
BATUHAN SADIKSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESRİN KÖKEN
DOÇ. DR. BÖRTE KÖSE MUTLU
- Investigation of superchilling application in a home-type refrigerator on physicochemical and quality parameters of raw meat
Ev tipi buzdolabında superchilling (donma noktasına yakın, kısmi buz oluşumuna dayalı soğutma tekniği) uygulamasının çiğ etin fizikokimyasal ve kalite parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi
CİHAN KAAN COŞKUN
Doktora
İngilizce
2026
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK
- Hindistan cevizi lif atığı ve peat esaslı yetiştirme ortamlarında onbiray (Primula) bitkisinin gelişimi
Growth of Primula plant in coir dust and peat based growing media
SABRİ BAĞCI
- The Effects of different growing media on the growth, yield and quality in cos lettuce and tomato grown on a cold glasshouse
Farklı yetiştirme ortamlarının, soğuk serada yetiştirilen marul ve domateste gelişme, verim ve kalite üzerine etkileri
SHAHİD JAVED BUTT
- Novel nutritional yeast formulation as a functional ingredient for healthy snacks
Sağlıklı atıştırmalıklar için fonksiyonel bir bileşen olarak yeni nesil besin mayası formülasyonu
ALEYNA NUR KARSLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN
