Üniversiteli Gençlerden Drone Destegiyle Bitki Hastaliklarini Tespit Eden Sistem
Gebze Teknik Üniversitesi ögrencilerince gelistirilen yapay zeka tabanli sistem, tarim arazisi üzerinden drone ile çekilen görüntüleri isleyerek tanimlanan hastaliklari noktasal olarak tespit ediyor, rekolte tahmini yapiyor GTÜ TOAF Takimi'nin kaptani Yakup Ablak: 'Su an sisteme tanimli domates üzerine 5 hastalik var. Misir üzerinde de 5 hastaligi tespit edebiliyoruz. Bu hastaliklari yüzde 90'in üzerinde dogruluk oraniyla tespit edebiliyoruz' Takim üyelerinden Enes Ergül: '20 dakika gibi bir sürede yaklasik 100 dönümlük araziyi tarayabiliyoruz. Taradigimiz alanda hangi bölgede ne hastalik oldugunu belirliyoruz. Bu sekilde daha verimli ilaçlama yapilmasini hedefliyoruz'
SAHIN OKTAY - Gebze Teknik Üniversitesinde (GTÜ) tarimda insansiz hava araçlarinin (IHA) kullanimina yönelik çalismalar yapan Tespit Odakli Analiz Faaliyetleri (TOAF) Takimi ögrencileri, arazilerin havadan çekilen görüntülerini isleyerek üründe hastalik tespiti ve rekolte tahmini yapabilen sistemlerini çiftçinin kullanimina sunmak istiyor.
Tarimda verimi artirmak ve üreticilerin maliyetlerini düsürmeye yönelik projeler gelistirmek için bir araya gelen mühendislik ögrencileri, yaklasik 3 yil önce 5 kisilik TOAF Takimi adiyla çalismalarina basladi.
Geçen sürede çalismalarini tarimsal IHA'lar üzerine yogunlastiran ögrenciler, bu kapsamda son 1 yilda tarim arazilerinin havadan çekilen görüntülerini isleyerek tanimli hastaliklari tespit edebilen ve rekolte tahmini yapabilen sistemi hayata geçirdi.
Pilot bölge olarak belirlenen arazideki denemelere göre, IHA'lar üzerinde bulunan standart RGB kamerayla araziden alinan görüntüler, birlestirilerek yüksek çözünürlüklü arazi haritasina dönüstürülüyor. Bulut aga aktarilan veriler yapay zeka algoritmasiyla analiz edilerek tarim ürünlerindeki tanimli hastaliklar noktasal olarak tespit ediliyor, rekolte tahmini yapiliyor.
- "Hastaliklari yüzde 90'in üzerinde dogruluk oraniyla tespit edebiliyoruz"
Takim kaptani ve Bilgisayar Mühendisligi Bölümü 3. sinif ögrencisi Yakup Ablak, AA muhabirine, görüntü alma ve ilaçlama IHA'sindan olusan sistemde, çiftçiler için en verimli ilaçlama ve hasat takvimini olusturmayi amaçladiklarini söyledi.
Yazilimini yaptiklari yapay zeka modelini olusturduklari veri setleriyle desteklediklerini aktaran Ablak, "Mesela bir domateste tespit edecegimiz hastaliklarla ilgili veri setleri olusturuyoruz. Bu verilerle de algoritmamizi egitip sonuç elde ediyoruz." dedi.
Ablak, gelistirdikleri yapay zeka tabanli sistemin nasil çalistigini söyle anlatti:
"Küçük drone ile arazi üzerinden görüntüler aliyoruz. Bu aldigimiz görüntüleri bilgisayardan veya bulut ag sistemi üzerinden isliyoruz ve bir sonuç elde ediyoruz. Bu sonuca göre de otonom uçus kartini programlayip dogru koordinatlarla ilaçlamayi gerçeklestiriyoruz. Su an sisteme tanimli domates üzerine 5 hastalik var. Misir üzerinde de 5 hastaligi tespit edebiliyoruz. Bu hastaliklari yüzde 90'in üzerinde dogruluk oraniyla tespit edebiliyoruz. Diger hastaliklarla ilgili çalismalarimiz devam ediyor."
- "Uygun yerlere uygun miktarda ilaçlama yapmasini sagliyoruz"
Takim üyelerinden Endüstri Mühendisligi 2. sinif ögrencisi Enes Ergül de tarimda verimi artirma hedefiyle çiktiklari yolda yapay zeka tabanli görüntü isleme algoritmalari gelistirdiklerini ifade etti.
Gelistirdikleri sistemin çiftçinin yetistirdigi üründeki hastaligin tarlanin hangi kisminda ve ne kadar büyüklükte olduguyla ilgili bilgiler sagladigini aktaran Ergül, yaptiklari pilot bölge çalismalarinda yüksek verim elde ettiklerini, bu sayede hem asiri ilaçlamanin bitkiye zararini azalttiklarini hem de ilaçlama maliyetlerini düsürdüklerini vurguladi.
Ergül, rekolte tahminiyle çiftçinin yil sonunda ne kadar ürün hasat edecegini de tespit edebildiklerini belirterek, söyle devam etti:
"Çiftçi normalde nerede hastalik var, nerede yok ayirt etmeksizin tarlanin tamamina ilaçlama yapiyor. Bu da maliyetin çok önemli kismini olusturuyor. Dahasi fazla ilaçlama bitkilere zarar vererek verimi de düsürüyor. Burada çiftçinin uygun yerlere uygun miktarda ilaçlama yapmasini sagliyoruz. Bu sistem küçük tarlalarda kullanilabildigi gibi büyük arazilerde çok daha verimli oluyor. 20 dakika gibi bir sürede yaklasik 100 dönümlük araziyi tarayabiliyoruz. Taradigimiz alanda hangi bölgede ne hastalik oldugunu belirliyoruz. Bu sekilde daha verimli ilaçlama yapilmasini hedefliyoruz."
Su an ticarilesme kapsaminda bazi sirketlerle görüsme halinde olduklarini dile getiren Ergül, "Demo çalismalariyla sirketlere gidiyoruz, onlarin da ilgisi oluyor. Tarim sektöründe bu alanda ilaçlama yapanlar var ama birebir tespit yapan herhangi bir çalisma bulunmuyor." ifadelerini kullandi.
Kaynak: AA
Tarimda verimi artirmak ve üreticilerin maliyetlerini düsürmeye yönelik projeler gelistirmek için bir araya gelen mühendislik ögrencileri, yaklasik 3 yil önce 5 kisilik TOAF Takimi adiyla çalismalarina basladi.
Geçen sürede çalismalarini tarimsal IHA'lar üzerine yogunlastiran ögrenciler, bu kapsamda son 1 yilda tarim arazilerinin havadan çekilen görüntülerini isleyerek tanimli hastaliklari tespit edebilen ve rekolte tahmini yapabilen sistemi hayata geçirdi.
Pilot bölge olarak belirlenen arazideki denemelere göre, IHA'lar üzerinde bulunan standart RGB kamerayla araziden alinan görüntüler, birlestirilerek yüksek çözünürlüklü arazi haritasina dönüstürülüyor. Bulut aga aktarilan veriler yapay zeka algoritmasiyla analiz edilerek tarim ürünlerindeki tanimli hastaliklar noktasal olarak tespit ediliyor, rekolte tahmini yapiliyor.
- "Hastaliklari yüzde 90'in üzerinde dogruluk oraniyla tespit edebiliyoruz"
Takim kaptani ve Bilgisayar Mühendisligi Bölümü 3. sinif ögrencisi Yakup Ablak, AA muhabirine, görüntü alma ve ilaçlama IHA'sindan olusan sistemde, çiftçiler için en verimli ilaçlama ve hasat takvimini olusturmayi amaçladiklarini söyledi.
Yazilimini yaptiklari yapay zeka modelini olusturduklari veri setleriyle desteklediklerini aktaran Ablak, "Mesela bir domateste tespit edecegimiz hastaliklarla ilgili veri setleri olusturuyoruz. Bu verilerle de algoritmamizi egitip sonuç elde ediyoruz." dedi.
Ablak, gelistirdikleri yapay zeka tabanli sistemin nasil çalistigini söyle anlatti:
"Küçük drone ile arazi üzerinden görüntüler aliyoruz. Bu aldigimiz görüntüleri bilgisayardan veya bulut ag sistemi üzerinden isliyoruz ve bir sonuç elde ediyoruz. Bu sonuca göre de otonom uçus kartini programlayip dogru koordinatlarla ilaçlamayi gerçeklestiriyoruz. Su an sisteme tanimli domates üzerine 5 hastalik var. Misir üzerinde de 5 hastaligi tespit edebiliyoruz. Bu hastaliklari yüzde 90'in üzerinde dogruluk oraniyla tespit edebiliyoruz. Diger hastaliklarla ilgili çalismalarimiz devam ediyor."
- "Uygun yerlere uygun miktarda ilaçlama yapmasini sagliyoruz"
Takim üyelerinden Endüstri Mühendisligi 2. sinif ögrencisi Enes Ergül de tarimda verimi artirma hedefiyle çiktiklari yolda yapay zeka tabanli görüntü isleme algoritmalari gelistirdiklerini ifade etti.
Gelistirdikleri sistemin çiftçinin yetistirdigi üründeki hastaligin tarlanin hangi kisminda ve ne kadar büyüklükte olduguyla ilgili bilgiler sagladigini aktaran Ergül, yaptiklari pilot bölge çalismalarinda yüksek verim elde ettiklerini, bu sayede hem asiri ilaçlamanin bitkiye zararini azalttiklarini hem de ilaçlama maliyetlerini düsürdüklerini vurguladi.
Ergül, rekolte tahminiyle çiftçinin yil sonunda ne kadar ürün hasat edecegini de tespit edebildiklerini belirterek, söyle devam etti:
"Çiftçi normalde nerede hastalik var, nerede yok ayirt etmeksizin tarlanin tamamina ilaçlama yapiyor. Bu da maliyetin çok önemli kismini olusturuyor. Dahasi fazla ilaçlama bitkilere zarar vererek verimi de düsürüyor. Burada çiftçinin uygun yerlere uygun miktarda ilaçlama yapmasini sagliyoruz. Bu sistem küçük tarlalarda kullanilabildigi gibi büyük arazilerde çok daha verimli oluyor. 20 dakika gibi bir sürede yaklasik 100 dönümlük araziyi tarayabiliyoruz. Taradigimiz alanda hangi bölgede ne hastalik oldugunu belirliyoruz. Bu sekilde daha verimli ilaçlama yapilmasini hedefliyoruz."
Su an ticarilesme kapsaminda bazi sirketlerle görüsme halinde olduklarini dile getiren Ergül, "Demo çalismalariyla sirketlere gidiyoruz, onlarin da ilgisi oluyor. Tarim sektöründe bu alanda ilaçlama yapanlar var ama birebir tespit yapan herhangi bir çalisma bulunmuyor." ifadelerini kullandi.