Malatya'daki kayısı rekoltesinin bilgisayar görmesi teknikleriyle hesaplanması
Estimation of apricot harvest in Malatya with computer vision techniques
Yazar: MAHDI HATAMI VARJOVI
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kayısı, fındık, üzüm ve incir gibi ürünlerde ülkemiz, dünya genelinde önemli bir üretim potansiyeline sahiptir. Örneğin dünya kuru kayısı üretiminin yaklaşık %74'ü ülkemizde yapılmakta ve bu üretimin %85'i sadece Malatya ilinde gerçekleşmektedir. İhraç ettiğimiz bu ürünlerin hasat zamanından önce yıllık üretim miktarlarının (rekolte) doğru tahmin edilebilmesi birçok açıdan büyük önem arz etmektedir. Rekoltenin doğru tahmin edilmesi, ürün piyasası üzerinde yapılacak manipülasyonların ortadan kalkmasına, arz-talep dengesinin oluşmasına ve buna bağlı lojistik desteğin sağlıklı bir şekilde yürütülmesine neden olacaktır. Bununla birlikte Fırat Kalkınma Ajansı tarafından yapılan kayısı araştırma raporunda kayısı üretimini tehdit eden unsurların başında fiyat istikrarsızlığı ve rekolte tahminlerinin istenilen doğrulukta yapılamaması yer almaktadır. 
Mevcut rekolte tahmin yöntemleri, belirli bölgedeki kayısı bahçelerindeki ağaçların gözlemci tarafından incelenmesi, toplam kayısı miktarının tahmin edilmesi, son olarak genel tahmin yapılması aşamalarını içermektedir. İnsan faktöründen kaynaklanan yanılmalar, yapılan rekolte tahminleri arasında kabul edilemez oranda farklılık oluşturmaktadır. Bu olumsuz durum kayısı haricindeki diğer tarımsal ürünler içinde geçerlidir. Örneğin 2014 yılında beş farklı kurum tarafından yapılan fındık rekolte tahminleri arasında yaklaşık %25 (183 bin ton) oranında fark bulunmaktadır. 
Bu tez çalışmasında, kayısı ağacı bölütlenmesi için üç farklı bölütleme yöntemi yani örme, kenar tabanlı ve bölge tabanlı yöntemler ile sonuçlar elde edilerek en iyi performansı olan yöntem seçilmiştir. Bu çalışmada kayısı ağacı görüntüleri bir kayısı bahçesi üzerinde test edilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları yaklaşık %90 başarı oranı elde edilmiştir.
Bu tez çalışması, TÜBİTAK tarafından proje olarak desteklenmiştir. Ayrıca   bir adet yayın İDAP uluslararası konferansta sunulmuştur.

Abstract:
In our country the products such as apricot, hazelnut, grape and fig has an important production potential all over the world. For example, approximately 74% of the world's dried apricot production is made in our country, and 85% of this production takes place only in the province of Malatya. It is very important in many respects that these products we exported can be estimated correctly before harvesting the annual production quantities (harvest). Accurate forecasting of revenues will result in the elimination of manipulations on the product market, the creation of a supply-demand balance and the associated logistical support to be carried out in a healthy manner. However, in the Apricot Research Report made by Euphrates Development Agency, the main factors threatening the apricot production are the uncertainty of price and the fact that the yield estimations cannot be done with the desired accuracy.
Existing methods of estimating yields include examining the trees in the apricot gardens in the specific area by the observer, estimating the total amount of apricots, and finally making general estimations. Misconceptions arising from the human factor are unacceptably different between the yield estimates made. This negative situation applies to other agricultural products other than apricots. For example, there is a difference of about 25% (183 thousand tons) among the hazelnut harvest estimates made by five different institutions in 2014.
In this thesis study, three different segmentation methods were used for apricot tree segmentation, namely Matting, edge-based and zone-based methods, and the method with the best performance was selected. In this study apricot tree images were tested on an apricot garden. The estimated results obtained about 90% success rate.
This thesis study was supported by TUBITAK as a project. In addition, one of the broadcast IDAPs was presented at the international conference.