Akıllı pülverizatörlerde kullanılan bir lazer sensörün hedef belirleme doğruluğu üzerine bir araştırma.
A study on target determination accuracy of a laser sensor used in the smart sprayers
Yazar: BERKAY YALÇIN
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN GÜLER
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Tarım Makinelerı ve Teknolojileri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Artan dünya nüfusuna karşı tarım alanları giderek azalmaktadır. Bunun sonucunda dünya nufusunun gıda gereksinimlerinin karşılanması için birim alandan daha fazla ürün alınması zorunlu hale gelmektedir. 
Tarımsal üretimde tarım ürünlerine zarar veren hastalık ve zararlılar vardır. Hastalık ve zararlılarla mücadelede hızlı sonuç vermesi nedeniyle üreticiler bitki koruma ürünü (BKÜ) kullanmayı tercih etmektedir. BKÜ uygulaması doğru yapılmadığı takdirde insan ve çevre sağlığı üzerine çok ciddi zararlar meydana getirmektedir. Ayrıca fazla miktarda uygulanan BKÜ girdi maliyetlerinin artmasına da neden olmaktadır.
BKÜ uygulanırken pülverizatörlerden yararlanılmaktadır. Pülverizatörler doğru ayarlanmadığı takdirde etkin bir BKÜ uygulaması gerçekleşmemektedir. Akıllı tarım felsefesinin ortaya çıkmasıyla beraber etkin BKÜ uygulamaları yapabilmek amacıyla pülverizatörlerin başarısını arttırmak için araştırmacılar akıllı pülverizatörler konusunda çalışmaya başlamışlardır. Akıllı pülverizatörler, sensörler yardımıyla bitkinin taç hacmini algılayarak hesaplama işlemini yapan algoritmaya ileterek, pülverizatörün hesaplanan püskürtme hacmine göre uygulama yapmasına olanak sağlamaktadır. Bu nedenlerden dolayı sensörün hedef belirleme doğruluğunun belirlenmesi büyük önem arz etmektedir.
Bu çalışmada, Pekitkan'ın (2015), doktora tez çalışmasında değişken düzeyli püskürtme yapmak amacıyla geliştirmiş olduğu yazılım üzerinde bazı değişiklikler yapılarak algılanan hedef hacminin hesaplanması sağlanmıştır. Denemelerde hacmi bilinen küp, küre ve koni şeklinde 3 farklı geometrik şekil 3 farklı boyutta, sarı ve yeşil renk olmak üzere 2 farklı renkte olacak şekilde toplamda 18 adet nesne kullanılmıştır. Sensör, nesnelere yatayda 1, 2, 3 m mesafede, düşeyde ise 0.5, 1 ve 2 m yüksekliklerde konumlandırılmış olup, denemeler 3.6, 5.4, 7.2 km h^(-1) ilerleme hızlarında yürütülmüştür. 
Çalışmada, sensörün algılama doğruluk başarısının hız, mesafe ve yükseklik arttıkça doğruluk seviyesinin düştüğü, nesne boyutları küçüldükçe sensörün algılama doğruluk başarısının düştüğü, yeşil renkte sensörün sarı renge göre daha yüksek bir doğruluk seviyesinde olduğu, en yüksek doğruluğu küp şeklindeki geometrik şekillerde (%92), en düşük doğruluğu ise koni şeklindeki geometrik şekillerde olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Although the world population is increasing, agricultural areas are decreasing in the last decades. As a result, it becomes necessary to increase yield per unit area in order to meet the food necessity of the world population. There are many kinds of diseases and pests that damage agricultural products in agricultural production. Producers prefer to use plant protection product (PPP) because it provides fast results against diseases and pests. If the PPP application is not done correctly, it causes very serious damages on human being health and the environment. In addition, the over-applied PPP increases the cost.
If the sprayers are not adjusted correctly, an effective PPP application does not take place. With the emergence of the smart farming philosophy, in order to increase efficacy of the application, researchers conducted numerous researches related to smart spraying.
Intelligent sprayers detect the canopy volume of the plant with the help of sensors and transmit it to the algorithm that makes the calculation, allowing the sprayer to adjust application volume according to the calculated spray volume. For these reasons, it is of great importance to determine the target detection accuracy of the sensors.
The software, which was developed in a previously completed doctoral project, was used to calculate the target volumes by making some adjustments to it. In the experiments, a total of 18 objects were used in 3 different geometric shapes (Cube, Sphere and Cone), 3 different sizes and 2 different colors. The sensor was positioned at a distance of 1, 2, 3 m horizontally and 0.5, 1 and 2 m vertically to the objects, and the trials were carried out at 3.6, 5.4, 7.2 km.h-1 forward speeds.
As a result of the study, it was determined that the detection accuracy of the sensor decreases with the increasing of the speed, distance and height and with the decreasing of the object size. In addition, the detection accuracy of the sensor has increased in green colored objects. The highest accuracy was measured in cube shapes (92%), and the lowest accuracy was measured in cone shapes.