Geri Dön

Integrated smart olive cultivation system design by artificial intelligence technology

Yapay zeka tabanlı entegre akıllı zeytin tarımı sistemi

PDF İndir

  1. Tez No: 952839
  2. Yazar: DİLAN SARPKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜL TEKİN TEMUR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 148

Özet

Dünya çapında artan popülasyon ve iklim krizinin, özellikle gıda alanında, kritik etkilere sebep olması beklenmektedir. Bu durum ise tarım alanında planlama ve tahminleme alanlarında çeşitli yeni yöntemlerin uygulanmasına ve gelişmesine yön vermektedir. Zeytin meyvesi iklim değişimlerine karşı en dirençli ürünlerden olsa da küresel çapta yaşanan değişimlerden etkilenmesi kaçınılmazdır. Yapay zeka tabanlı akıllı tarım uygulamaları kapsamında, uzun kısa vadeli bellek (LSTM) modeli veri seti, 2010-2023 yılları arasındaki Türkiye'de zeytin üretiminin %90'ını oluşturan 13 ilin meteorolojik ve üretimsel verileri kullanılarak geliştirilmiştir. Geliştirilen 4 farklı LSTM modeli, yıllık bazda, aylık bazda ve bütünleşik yaklaşımlarla oluşturulmuştur. Sadece üretim tahmini yapılan modelde 0.94 R² değeri elde edilmiştir. Sektörel anlamda bilgi ve deneyimin tarım uygulamalarında öne çıkması da göz önünde bulundurularak LSTM'in yanı sıra uzman görüşleri alınarak Tereddütlü Bulanık AHP yöntemi uygulanmıştır. Tereddütlü Bulanık AHP ile karar vericilerin farklı kriterlerde hangi alternatiflerin daha önemli olduğu vurgulanmıştır. Literatür taraması ve uzman görüşleri sonuncunda belirlenen 9 kriter ve 6 alternatifin kullanıldığı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yönteminde en yüksek ağırlığa sahip kriter iklim uygunluğu olmuştur. Bu sayede çeşitli aksiyon planlarına yön verilmesi hedeflenmiştir. Elde edilen bulgular akıllı tarım uygulamaları kapsamında karar vericilere stratejik yönlendirme sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The climate change and increasing population result in critical impacts especially in food sector worldwide. This situation addresses planning and prediction implications in agriculture field. Even though olive fruit is a kind of climate resistant, it is inevitable to avoid from global changes. In terms of artificial intelligence based studies in smart farming, long short term model (LSTM) model's dataset developed by meteorological and production data of 13 cities which consist of Türkiye's 90% of olive production between 2010-2023. 4 different LSTM models developed based on annual, monthly and integrated basis. The model that predicts only output as a production achieved 0.94 R² value. In addition to LSTM, Hesitant Fuzzy AHP methodology was also integrated considering the importance of sectoral knowledge and experience in agriculture. 9 criteria and 6 alternatives are determined by literature review and expert opinions in order to conduct multi criteria decision making (MCDM) method. Collection of data from experts indicated that climate change has the highest weight. Giving direction of various action plans were aimed by this methodology. Strategic directions were provided with achieved findings for decision makers in the context of smart farming.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    366621

    Bütünleşik akıllı proje performans değerleme modülü tasarımı ve uygulaması

    Integrated smart project performance evaluation module design and application

    BANU ÖZKESER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeÇukurova Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU UZUN

  2. Tez No

    850922

    Nanoplasmonic biosensor integrated smart cell culture systems

    Nanoplazmonik biyosensör entegre akıllı hücre kültür sistemleri

    EVREN ÖKTEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERAP AKSU RAMAZANOĞLU

  3. Tez No

    901992

    Design for PV-integrated smart urban furniture

    PV bütünleşik akıllı kent mobilyaları için tasarım

    YASİN KANTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MimarlıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK GÜRSEL DİNO

    DOÇ. DR. TALAT ÖZDEN

  4. Tez No

    954711

    Conception of a future integrated framework for smart mobility in university campus. Tripoli, Libya'

    Üniversite yerleşkesinde geleceğe entegre, akıllı hareketlilik için kavramsal bir çalışma Trablus, Libya

    ISLAH ABOUBAKER EMHEMED BENARAFA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Okan Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEMET IRKLI ERYILDIZ

  5. Tez No

    619652

    Integrating smart city and smart building key performance indicators (KPI) for development of an integrated smart building assessment methodology

    Akıllı şehir ve akıllı bina anahtar performans göstergelerinin (KPI) entegrasyonu ile bir entegre akıllı bina değerlendirme metodolojisi geliştirilmesi

    AHMET SEMİH PARLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜZİDE ATASOY ÖZCAN

Geri Dön