Bitki yapraklarından hastalık tespiti için derin öğrenme tabanlı yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new deep learning based methods for disease detection from plant leaves
Yazar: EMRULLAH POLAT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN AKTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ziraat = Agriculture

Özet:
BİTKİ YAPRAKLARINDAN HASTALIK TESPİTİ İÇİN DERİN ÖĞRENME TABANLI YENİ YÖNTEMLERİN GELİŞTİRİLMESİ
Emrullah POLAT
Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Aralık 2024
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Tayyip ÖZCAN
İkinci Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Hakan AKTAŞ
ÖZET
Tarım sektörü, gelişmekte olan teknolojilerle uyum sağlayarak zamanla dijital dönüşüme uğrayan bir alan olmaya başlamıştır.  Bu nedenle yapılan bu tez çalışmasında, bitki hastalıklarının tespiti için derin öğrenme mimarilerinin etkinliğinin incelenmesi ve sınıflandırma doğruluğunun arttırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla karnabahar bitkisine ait Acı Yaprak Lekesi (Alternaria Leaf Spot) ve Vasküler Bakteriyoz (Black Rot) hastalıklarına ait görüntüler alınmıştır. Bu çalışmada veri seti çoğullama için hastalıklı yapraklar üzerinde uygulanacak görüntü işleme yöntemlerinin, derin öğrenme mimarilerinde doğruluğa ne kadar etki ettikleri incelenmiş ve uygulamaya özel bir yöntem önerilmiştir. Bu amaçla önerilen yöntemde, görüntü segmentasyon yöntemi kullanılarak yaprak bilgisi arka plandan ayıklanmış ve elde edilen görsel üzerinde geometrik dönüşüm yöntemleri kullanarak veri çeşitliliği sağlanmıştır. Bu aşamadan sonra VGG16, ResNet50, EfficientNetB3 ve MobileNetV3 Large gibi dört derin öğrenme modeli ile eğitimler gerçekleştirilmiştir. Önerilen bu yapı, gerçekleştirilen deneylerde %100 doğruluğa ulaşarak en iyi sonucu vermiştir. Önerilen yöntemin başarısını incelemek için farklı bir hastalıklı yaprak veri seti ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmaların sonucunda önerdiğimiz yöntem MangoLeafBD veri setinde %100 sınıflandırma doğruluğuna ulaşmıştır.
Anahtar Kelimeler: Tarım, Bitki Hastalıkları, Segmentasyon, Derin Öğrenme, Veri Çoğullama, Sınıflandırma, Karnabahar, MangoLeafBD, Mango

Abstract:
DEVELOPMENT OF NEW DEEP LEARNING BASED METHODS FOR DISEASE DETECTION FROM PLANT LEAVES
Emrullah POLAT
Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
Master Thesis, December 2024
Supervisor: Assoc. Dr. Tayyip ÖZCAN
Co-supervisor: Assoc. Dr. Hakan AKTAŞ
ABSTRACT
The agricultural sector has become an area that has undergone digital transformation over time by adapting to emerging technologies. Therefore, this thesis aims to investigate the effectiveness of deep learning architectures for the detection of plant diseases and to increase classification accuracy. For this purpose, images of cauliflower plants were taken for Alternaria Leaf Spot and Black Rot diseases. In this study, the effect of image processing methods to be applied on diseased leaves for dataset augmentation on the accuracy of deep learning architectures is analysed and an application-specific method is proposed. For this purpose, in the proposed method, leaf information is extracted from the background using image segmentation method and data diversity is provided by using geometric transformation methods on the obtained image. After this stage, training was performed with four deep learning models such as VGG16, ResNet50, EfficientNetB3 and MobileNetV3 Large. This proposed structure gave the best result by reaching 100% accuracy in the experiments. Experimental studies were carried out with a different diseased leaf dataset to examine the success of the proposed method. As a result of these studies, the proposed method achieved 100% classification accuracy on the MangoLeafBD dataset.
Keywords: Agriculture, Plant Diseases, Segmentation, Deep Learning, Data Augmentation, Classification, Cauliflower, MangoLeafBD, Mango