Yapay zekâya dayalı görü teknikleri kullanılarak elma ağacı rekolte tahmini
Apple tree yield prediction using artificial intelligence based vision techniques
Yazar: ŞULE ATAÇ
Danışman: DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bugüne kadar insanlar tarımda verimliliği attırmak ve üretilecek ürünlerin toplam
miktarının tahminlerini hızlı bir şekilde yapabilmek amacıyla birçok yönteme
başvurmuşlardır. Tarımsal üretim doğa koşullarına bağlı olduğu için risk ve
belirsizlik yüksektir. Günümüzde birçok alanda teknolojik gelişmeler yaşanmıştır.
Özellikle tarım alanında yapay zekânın kullanımına yönelik büyük bir gelişme
gösteren bilgisayar teknolojileri sayesinde, tarımda yaşanan bu risk ve belirsizliklere
daha hızlı ve tutarlı çözümler üretmek mümkün hale gelmiştir.
Tarımda yaşanan risk ve belirsizliklerden birisi de rekolte tahminidir. Meyveler
ağaçlardan toplanmadan önce uzman kişiler tarafından meyvenin toplam miktarı
tahmin edilir ve satış işleminde ona göre fiyat belirlenir. Bu tahminlerde belirsizlik
yüksek olduğu için yapay zekâ dan faydalanmak doğruluk oranını arttıracaktır. Bu
çalışmada elma ağaçlarında rekolte tahmini için yapay zekâ ya dayalı görü
tekniklerinden faydalanılmıştır. Ağaçlardan toplanan görsellerin bilgisayar ortamında
görü teknikleri ile işlenerek ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak ağaçların
toplam rekolteleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tez çalışmasında gerçek bir veri seti
kullanılmıştır ve rekolte tahminini gerçekleştirmek için kullanıcıya yönelik bir
Android uygulama hazırlanmıştır. Farklı yapay zekâ modelleri ile yapılan
çalışmaların sonucunda doğrulukları kıyaslanarak % 85 'in üzerinde başarı elde
edilmiştir.

Abstract:
To date, people have applied to many methods in order to increase productivity in
agriculture and to make estimations of the total amount of products to be produced
quickly. As agricultural production depends on natural conditions, risk and
uncertainty are high. Today, there have been technological developments in many
fields. Thanks to computer technologies, which have made great progress especially
in the use of artificial intelligence in the field of agriculture, it has become possible
to produce faster and more consistent solutions to these risks and uncertainties in
agriculture.
One of the risks and uncertainties experienced in agriculture is yield estimation.
Before the fruits are collected from the trees, the total amount of the fruit is estimated
by the experts and the price is determined accordingly in the sales process. Since the
uncertainty in these estimates is high, making use of artificial intelligence will
increase the accuracy rate. In this study, artificial intelligence based vision
techniques were used for yield estimation in apple trees. It was tried to estimate the
total yield of the trees by processing the images collected from the trees with
computer vision techniques and using deep learning algorithms. As a result of the
studies carried out with different artificial intelligence models, their accuracy has
been compared and more than 85% success achieved.