Deep learning for predicting soil properties and climate change
Toprak özelliklerini ve iklim değişikliğini tahmin etmek için derin öğrenme
- Tez No: 967057
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASSINE DRIAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Mef Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Toprak, bitki büyümesi için gerekli olan temel besinleri, mineralleri ve elementleri sağlamakla kalmayıp aynı zamanda iklim düzenlemesinde ve daha geniş ekosistem işleyişinde hayati bir rol oynayan temel bir doğal kaynaktır. Bu yüksek lisans tezi, arazi örtüsü, topografya, iklim verileri ve diğer mekansal faktörler gibi temel çevresel değişkenleri entegre ederek Türkiye genelinde Dijital Toprak Haritalama (DSM) uygulamalarında modern Yapay Zeka (AI) metodolojilerinin uygulanmasını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu hedefe ulaşmak için, bu değişkenlere dayalı olarak toprak özelliklerini tahmin etme performanslarını değerlendirmek üzere yedi farklı makine öğrenimi modelinin karşılaştırmalı analizi yürütülmüştür.
Özet (Çeviri)
Soil is a fundamental natural resource that not only provides essential nutrients, minerals, and elements necessary for plant growth but also plays a vital role in climate regulation and broader ecosystem functioning. This master's thesis aims to improve the practises of modern Artificial Intelligence (AI) methodologies in Digital Soil Mapping (DSM) practices across Türkiye by integrating key environmental variables such as land cover, topography, climate data, and other spatial factors. To achieve this objective, a comparative analysis of seven different machine learning models was conducted to evaluate their performance in predicting soil properties based on these variables.
Benzer Tezler
- Identification of tea plantation areas using Google cloud based random forest and deep learning
Google bulut servise dayalı rastgele orman ve derin öğrenme ile çay tarım alanlarının belirlenmesi
BERKAY ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri
The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures
SUMRU ÇITAK(KORMAN)
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Çanakkale ve çevresi artiodactyla fosilleri (paleontoloji, biyostratigrafi, paleoekoloji ve paleobiyocoğrafya) (2 cilt)
Başlık çevirisi yok
VAHDET TUNA
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM