Tarımsal sulamada yapay zeka teknikleri ve uygulamaları
T applications of artificial intelligence techniques in agricultural irrigation
- Tez No: 943832
- Danışmanlar: PROF. DR. MUCİZ ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sürdürülebilir çevre, Sustainable environment
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarım sektörü, iklim değişikliği, su kaynaklarının azalması ve artan gıda ihtiyacı gibi küresel zorluklar karşısında daha verimli ve sürdürülebilir teknolojik çözümlere ihtiyaç duymaktadır. Bu bağlamda sulama sistemlerinin akıllı, enerji verimli ve otonom hale getirilmesi, tarımsal üretimin sürekliliği açısından büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, çevresel koşullara duyarlı, dağıtık karar verebilen ve hem çevrimdışı hem de çevrimiçi çalışabilen bir akıllı sulama sistemi geliştirilmiştir. Sistem, yapay zeka destekli karar mekanizması, kablosuz sensör ağları (WSN), zaman bölmeli haberleşme protokolü (TDMA) ve bulut-tabanlı veri yönetimiyle bütünleşik bir yapıda tasarlanmış ve hem simülasyon hem de fiziksel ortamda uygulanmıştır. Önerilen mimaride, toprak nemi ve ortam sıcaklığı gibi temel çevresel parametreler yerel düğümler aracılığıyla izlenmekte ve bu veriler düğümler arasında doğrudan paylaşılmaktadır. Dağıtık karar verme süreci, NBIA (Network-Based Intelligent Algorithm) algoritmasıyla desteklenmiş, böylece düğümler, merkezi bir birime ihtiyaç duymaksızın, en uygun sulama zamanını ve gerekliliğini ortaklaşa değerlendirebilir hale getirilmiştir. TDMA protokolü ile yapılandırılan haberleşme altyapısı sayesinde zaman çakışmaları önlenmiş, veri bütünlüğü artırılmış ve enerji tüketimi minimize edilmiştir. Geliştirilen sistem, çevrimdışı senaryolarda da sorunsuz şekilde çalışabilmekte; düğümler arası iletişim ve sulama kontrolü internet bağlantısı olmaksızın sürdürülebilmektedir. Bununla birlikte, herhangi bir düğüm internet erişimi kazandığında, sistemdeki tüm veriler senkronize biçimde bulut ortamına (Firebase Realtime Database) aktarılmakta ve bu verilere mobil uygulama aracılığıyla kullanıcı erişimi sağlanmaktadır. Bu yapı, hem çevrimdışı sahalarda güvenilirlik sağlamakta hem de uzaktan izleme ve müdahale olanağı sunmaktadır. Sistem tasarımı, MATLAB ortamında simülasyonlar yoluyla analiz edilmiş ve ardından fiziksel prototip üzerinde uygulanmıştır. Simülasyon sonuçları; ağ gecikmesinin azaldığını, çakışma oranının minimize edildiğini, paket kayıplarının düşürüldüğünü ve ağ güvenilirliğinin önemli ölçüde artırıldığını göstermektedir. Fiziksel uygulama ise, sistemin saha koşullarında çalışabilirliğini ve gerçek zamanlı karar alma yeteneğini başarıyla ortaya koymuştur. Ayrıca, sistemin enerji tasarrufu sağlaması ve su tüketiminde %30 ila %50 oranında azalma elde etmesi, uygulamanın tarımsal verimliliğe doğrudan katkı sunduğunu göstermektedir. Bu çalışma, yapay zeka tabanlı, esnek haberleşme altyapısına sahip, düşük maliyetli ve dağıtık bir sulama kontrol sistemi geliştirerek, özellikle internet altyapısının yetersiz olduğu kırsal bölgelerde uygulanabilir akıllı tarım teknolojileri için önemli bir örnek sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents the design, implementation, and evaluation of an intelligent and autonomous irrigation management system that addresses the increasing demand for sustainable agricultural practices amid global water scarcity and climate variability. The proposed system integrates artificial intelligence techniques with wireless sensor networks (WSNs), utilizing a TDMA-based communication protocol and a dynamic optimization algorithm—NBIA (Network-Based Intelligent Algorithm)—to achieve decentralized, efficient control over irrigation operations. Environmental parameters such as soil moisture and ambient temperature are monitored via distributed sensor nodes. These nodes exchange data directly with one another and collaboratively determine irrigation actions without requiring a central controller. The TDMA protocol ensures time-slotted communication to minimize collision, while the NBIA algorithm dynamically optimizes node-to-node communication paths based on network topology and real-time events. The system is designed to operate both offline and online. In the absence of internet connectivity, sensor nodes continue to coordinate and control irrigation locally. When any node regains internet access, all collected data are synchronized with a Firebase Realtime Database, allowing users to remotely monitor and manage the system through a mobile application developed using Flutter. The proposed architecture was validated through both MATLAB-based simulations and a real-world prototype built using low-power embedded hardware. Results show significant improvements in communication reliability, latency reduction, packet delivery success, and network scalability. Moreover, field testing demonstrated energy-efficient operation and potential water savings of up to 30–50%, confirming the system's suitability for deployment in rural areas with limited infrastructure.
Benzer Tezler
- Tarımda yapay zekâ kullanım olanakları ve sulama sistemlerinde uygulanması
Artificial intelligence use opportunities in agriculture and its application in irrigation systems
TUĞÇE KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT EKER
- Orthogonality based feature selection for ai applications
Yapay zeka uygulamaları için ortogonalite tabanlı öznitelik seçimi
MEHMET SELAHADDİN ŞENTOP
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Nesnelerin interneti tabanlı akıllı sulama sistemlerinin tarımsal verimlilik üzerindeki etkilerinin meta-analiz yöntemiyledeğerlendirilmesi
Meta-analysis of the agricultural productivity impacts of internet of things-based irrigation systems
TURGUT GÖKÇEK
Doktora
Türkçe
2026
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Ticaret ÜniversitesiSanayi Politikaları ve Teknoloji Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- Çeltik tarımından kaynaklı sera gazı emisyonlarının azaltılması ve uzaktan algılama tekniklerinin kullanım olanaklarının araştırılması
Mitigation of greenhouse gas emissions from rice cultivation and investigation of the potential use of remote sensing techniques
MEHMET GÜR
Doktora
Türkçe
2026
ZiraatTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞENER
- Yapay zeka ve nesnelerin interneti kullanılarak toprak analizine bağlı en ekonomik sulama sistemi ile ekilebilir bitki çeşitliliği tespiti
Determination of arable plant diversity with the most economical irrigation system based on soil analysis using artificial intelligence and the internet of things
ÖMER SEFA YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
ZiraatÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN