TARLADAKİ MEYVELERİN GELİŞİMİNİ YAPAY ZEKA DESTEĞİYLE TAKİP

Siirt ve Bartın üniversitelerindeki akademisyenlerin danışmanlığında yürütülen proje kapsamında, tarladaki meyvelerin gelişiminin yapay zeka desteğiyle takip edileceği yazılım geliştirildi.

Siirt Üniversitesi (SİÜ) Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melih Kuncan ile Bartın Üniversitesi Mühendislik, Mimarlık ve Tasarım Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde Dr. Öğr. Üyesi Burak Yıldırım'ın danışmanlığında, yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım tarafından "İHA ile Meyvelerin Olgunlaşmasının Takibi ve Çürük Teşhisi Projesi" hazırlandı.

Dron ile toplam 2 bin 223 görsel kullanılarak Siirt'te nar ve elma, Mersin'de ise muz ve portakal üzerinde gerçekleştirilen çalışmada, meyve olgunlaşması ve çürük teşhisi yapıldı.

Çalışmada, dron ile çekilen görseller bilgisayar yazılımında analiz edildi.

"Tespitin yüksek doğrulukta olduğunu gördük"

Doç. Dr. Kuncan, AA muhabirine, Siirt Üniversitesindeki Sinyal İşleme Araştırma Geliştirme Laboratuvarı'nda farklı projeler hayata geçirdiklerini söyledi.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım ile tarım alanında yapay zeka desteğiyle tespit yapabilecek yazılım geliştirdiklerini ifade eden Kuncan, bu çalışma için meyve yetiştirilen bahçelerde ve tarlalarda dron kullandıklarını belirtti.

Kuncan, kullandıkları drondan farklı açılarda, günlerde ve ışık şiddetinde birçok veri elde ettiklerini dile getirerek, "Elde ettiğimiz sonuçlarda meyvelerin olgunlaşması ve çürük tespitinin yüksek doğrulukta olduğunu gördük. Bunun başta tarım olmak üzere farklı alanlardaki çalışmalara da olanak sağlayacağını düşünüyorum." dedi.

Bölgede tarımsal faaliyetlerin yoğun olduğuna işaret eden Kuncan, prototip ürün geliştirilerek çiftçilerin kullanımına sunulabileceğini söyledi.

Siirt Üniversitesi (SİÜ) Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Melih Kuncan ile Bartın Üniversitesi Mühendislik, Mimarlık ve Tasarım Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümünde Dr. Öğr. Üyesi Burak Yıldırım'ın danışmanlığında, yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım tarafından "İHA ile Meyvelerin Olgunlaşmasının Takibi ve Çürük Teşhisi Projesi" hazırlandı.

Dron ile toplam 2 bin 223 görsel kullanılarak Siirt'te nar ve elma, Mersin'de ise muz ve portakal üzerinde gerçekleştirilen çalışmada, meyve olgunlaşması ve çürük teşhisi yapıldı.

Çalışmada, dron ile çekilen görseller bilgisayar yazılımında analiz edildi.

"Tespitin yüksek doğrulukta olduğunu gördük"

Doç. Dr. Kuncan, AA muhabirine, Siirt Üniversitesindeki Sinyal İşleme Araştırma Geliştirme Laboratuvarı'nda farklı projeler hayata geçirdiklerini söyledi.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım ile tarım alanında yapay zeka desteğiyle tespit yapabilecek yazılım geliştirdiklerini ifade eden Kuncan, bu çalışma için meyve yetiştirilen bahçelerde ve tarlalarda dron kullandıklarını belirtti.

Kuncan, kullandıkları drondan farklı açılarda, günlerde ve ışık şiddetinde birçok veri elde ettiklerini dile getirerek, "Elde ettiğimiz sonuçlarda meyvelerin olgunlaşması ve çürük tespitinin yüksek doğrulukta olduğunu gördük. Bunun başta tarım olmak üzere farklı alanlardaki çalışmalara da olanak sağlayacağını düşünüyorum." dedi.

Bölgede tarımsal faaliyetlerin yoğun olduğuna işaret eden Kuncan, prototip ürün geliştirilerek çiftçilerin kullanımına sunulabileceğini söyledi.

"Çiftçilerimizin hizmetine sunmayı planlıyoruz"

Dronun tarımsal faaliyetlerde daha çok ilaçlamada kullanıldığını vurgulayan Kuncan, şunları kaydetti:

"Çiftçiler traktörlerin, ekipmanların gidemeyeceği yerlerde dron desteğiyle ilaçlama yaparak meyve ve sebzelerin çürümesinin ve böceklenmesinin önüne geçiyor. Çiftçilerimiz bu dron sistemini kullanarak meyve ve sebzelerin olgunlaşma süresini, çürük ve hastalıkları takip edip, ilerleyen süreçte rekolte çalışması yapabilecek. Bu araçları savunma ve güvenlik sanayisinde, orman yangınlarında kullanıldığını bilmekle birlikte yapay zeka uygulamasını katarak başta Siirt olmak üzere bölgemizde çiftçilerimizin hizmetine sunmayı planlıyoruz."

Kuncan, bu çalışma için nar, elma, muz ve portakalı belirlediklerini, muz ve portakalın görüntülerini Mersin'de, elma ve narın fotoğraf ve görüntülerini ise Siirt'te çektiklerini belirtti.

En yüksek doğruluğu portakal ve narda gördüklerini anlatan Kuncan, "Ortalama yüzde 97'nin üzerinde bir başarıyla olgunlaşma ve çürük tespiti yaptığımızı söyleyebiliriz. Bu projenin patentini almayı hedefliyoruz." ifadelerini kullandı.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım da Doç. Dr. Kuncan ve Dr. Öğr. Üyesi Yıldırım'ın danışmanlığında meyvelerin kalitesini ve verimini artırmak için bu projeyi hayata geçirdiklerini söyledi.

Projenin çiftçilere ve işletmelere büyük katkı sunacağını dile getiren Yıldırım, şöyle dedi:

"Meyveleri tespit edecek şekilde sistem geliştirdik. Sistemin algılayabilmesi için veri seti oluşturduk. Veri işlemleri için Siirt ve Mersin'de fotoğraf ve görüntüler çektik. Bu veri setini oluştururken çektiğimiz görselleri de kullandık. Veri setine tanıtılan görseller ile anlık çekilen meyvelerin görselleri yapay zeka uygulamaları kullanılarak değerlendirilip, olgunlaşan meyveler ve çürük oluşan meyveler tespit edildi. Meyvelerin genel durum tespiti ve rekolte tahmin çalışmaları ağaç yoğunluğu ve meyve çeşidine göre değişkenlik göstermekte. Bu tür projeleri tasarlamaya devam edeceğiz."

SİÜ Rektörü Prof. Dr. Nihat Şındak da projede emeği geçenleri tebrik etti.

Dronun tarımsal faaliyetlerde daha çok ilaçlamada kullanıldığını vurgulayan Kuncan, şunları kaydetti:

"Çiftçiler traktörlerin, ekipmanların gidemeyeceği yerlerde dron desteğiyle ilaçlama yaparak meyve ve sebzelerin çürümesinin ve böceklenmesinin önüne geçiyor. Çiftçilerimiz bu dron sistemini kullanarak meyve ve sebzelerin olgunlaşma süresini, çürük ve hastalıkları takip edip, ilerleyen süreçte rekolte çalışması yapabilecek. Bu araçları savunma ve güvenlik sanayisinde, orman yangınlarında kullanıldığını bilmekle birlikte yapay zeka uygulamasını katarak başta Siirt olmak üzere bölgemizde çiftçilerimizin hizmetine sunmayı planlıyoruz."

Kuncan, bu çalışma için nar, elma, muz ve portakalı belirlediklerini, muz ve portakalın görüntülerini Mersin'de, elma ve narın fotoğraf ve görüntülerini ise Siirt'te çektiklerini belirtti.

En yüksek doğruluğu portakal ve narda gördüklerini anlatan Kuncan, "Ortalama yüzde 97'nin üzerinde bir başarıyla olgunlaşma ve çürük tespiti yaptığımızı söyleyebiliriz. Bu projenin patentini almayı hedefliyoruz." ifadelerini kullandı.

Yüksek lisans öğrencisi Abdurrahman Yıldırım da Doç. Dr. Kuncan ve Dr. Öğr. Üyesi Yıldırım'ın danışmanlığında meyvelerin kalitesini ve verimini artırmak için bu projeyi hayata geçirdiklerini söyledi.

Projenin çiftçilere ve işletmelere büyük katkı sunacağını dile getiren Yıldırım, şöyle dedi:

"Meyveleri tespit edecek şekilde sistem geliştirdik. Sistemin algılayabilmesi için veri seti oluşturduk. Veri işlemleri için Siirt ve Mersin'de fotoğraf ve görüntüler çektik. Bu veri setini oluştururken çektiğimiz görselleri de kullandık. Veri setine tanıtılan görseller ile anlık çekilen meyvelerin görselleri yapay zeka uygulamaları kullanılarak değerlendirilip, olgunlaşan meyveler ve çürük oluşan meyveler tespit edildi. Meyvelerin genel durum tespiti ve rekolte tahmin çalışmaları ağaç yoğunluğu ve meyve çeşidine göre değişkenlik göstermekte. Bu tür projeleri tasarlamaya devam edeceğiz."

SİÜ Rektörü Prof. Dr. Nihat Şındak da projede emeği geçenleri tebrik etti.