Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri
Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform
Yazar: NİGAR  TUĞBAGÜL ALTAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Meteoroloji istasyonları = Meteorological stations ; Modelleme = Modelling ; Regresyon modelleri = Regression models ; Seriler = Series

Özet:
Toplumların gelişim süreçlerinde yüzyıllar boyu çok önemli yer tutan bir üretim alanı olan tarım, hemen hemen tüm ülkelerin toplumsal üretimlerinin en temel yanını oluşturur. Bu, yalnızca insanlar için yaşamsal önemi olan besin, giyim v.b. maddelerin üretildiği sektör olmasından değil, nüfusun büyük bölümünün yaşadığı ve geçimini sağladığı alan olmasından dolayı da önemlidir. Kırsal alanda toprak üzerinde oluşan üretim ilişkileri tarımın yapısını belirler. Ülkedeki ekonominin yapısı, gelişen koşul ve ilişkilere uygun olarak, bilim ve teknolojik gelişmelerin sunduğu yeni olanaklar çerçevesinde dönüşümlere uğrarken, tarımın, bu gelişmelerin dışında kalması düşünülemez [1]. Gerek sulama faaliyetleri, gerek tarlaların işlenmesi gibi çok çeşitli alanlarda teknolojik gelişimlerden faydalanmak, tarımda verimi etkileyen etkenlerin başında gelir. Tarımı etkileyen en önemli etkenlerden birisi ise, sulamadır. Ülkemizde toplam tarım alanının yaklaşık 1/3'ü ekonomik olarak sulanabilecek potansiyele sahiptir. Resmi kayıtlar bunun şu anda ancak yarısının sulamaya açıldığını ve sulama oranlarınında dikkate alındığında sulamaya açılan alanların yaklaşık %65'nin fiilen sulandığını göstermektedir. İzlenmesi gereken sulama politikalarının başında tarımda verimliliğin arttırılması için sulanabilecek alanların tamamının sulanması ve suyun etkin kullanımının sağlanması gelir. Bilindiği gibi ülkemizde suyun yaklaşık %70'i tarımsal amaçla tüketilmektedir. Önümüzdeki yıllarda sanayi ve hizmetler sektörünün artan su ihtiyacının karşılanabilmesi su yönetiminin önemini daha da arttırmıştır. Su yönetiminde karşılaşılan sorunlar fiziksel altyapı yetersizliği, su kalitesinin bozulması ve su kirliliği, su iletim ve dağıtım sistemlerinin yetersizliği, aşırı su kayıpları ve organizasyon ve yönetim sorunları olarak sıralanabilir. Bu amaçla sulamada atık suların kullanımı, yüzey sularının suyun kıt olduğu alanlara yönlendirilmesi, çiftçilerin su tasarrufu sağlayan modern sulama yöntemlerini uygulamalarını teşvik etmek ve çiftçi eğitimleriyle bunun yaygınlaştırılmasını sağlamak gibi çalışmaları kapsayan politikalara önem verilmelidir [2]. Sulama amaçlı projelerin ülkenin yalnız tarımında değil kırsal alanların, sosyal ve ekonomik gelişmesindeki katkısı nedeniyle de, Türkiye'nin ekonomisinde önemli bir yeri vardır. Hatta sulama yatırımları dünyada ve ülkemizde kırsal kalkınmanın en temel araçları olarak görülmektedir. Tarımsal üretimin ve verimin arttırılması, sağladığı net gelir artışı, sürdürülebilir tarıma olanak vermesi, ek istihdam yaratması, sosyal yapıda değişime neden olması gibi sayılabilecek birçok yararları nedeniyle sadece kırsal kalkınmanın değil ekonomik gelişme ve kalkınmanın en temel ve en uygun/etkin araçları olarak görülmektedir. Bu işlevleri nedeniyle de sürekli ülkeyi yönetenlerin, politikacıların hep ilgi odağı olmuştur [3]. Öyle ki bir toplumun en temel ihtiyacı olan besin ve yiyecek maddesinin en iyi şekilde temin edilmesi ülke ekonomisi için oldukça önemlidir. Ayrıca bu ürünlerin sağlanması ülke gelişmişliği açısından ilk sıralarda gözlemlenen değerlerdir. Bir ülkenin iklimi ve dolayısıyla su potansiyeli, bulunduğu yerin enlemine, boylamına, jeolojik, topoğrafik yapısına ve bitki örtüsüne göre oluşmaktadır. Aynı şekilde ülkemizin jeolojik, topoğrafik ve iklim (yağış) özelliklerinin yöre ve bölgelere göre farklı olması nedeniyle yeraltı ve yüzey suyu potansiyelinde farklılıklar görülmektedir (Bilgin, 1997:18; Özgüler,1997:59). Buna ek olarak, tarım, başta iklim ve toprak olmak üzere coğrafi faktörlerin etkisi altındadır (Tanoglu, 1968). Ülkemizde en yüksek sıcaklıklara Güneydoğu Anadolu'da rastlanır. Şanlıurfa, Ceylanpınar, Gaziantep en sıcak sahalarımızı oluşturmaktadır. Bu sahalarda nisan ayında başlayarak Temmuz ve Ağustos aylarında en yüksek seviyeye çıkmaktadır. Şanlıurfa ve çevresinde en uzun devre olarak beliren kuraklık, ekim ayına kadar şiddetli kurak devre olarak devam etmektedir (Tümertekin, 1957). Sulama faaliyeti, iklim ve diğer etkenler gözönünde bulundurularak, ileride geliştirilmesi planlanan tarla sulama çiftçi uyarı sistemi, modern sulama aracı olarak düşünülebilir. Tasarlanması planlanan bu sisteminin doğru bir şekilde çalıştırılabilmesi diğer bir ifade ile, tarla sulama zamanın doğru bir şekilde tespit edilmesi gibi hesaplamalar, birçok etkene bağlıdır. Bu etkenlerden en önemlisi şüphesiz meteorolojik olaylardır. Doğru hava tahminlerinin yapılması, tasarlanması planlanan sulama sisteminin de doğru çıktılar vermesi anlamına gelmektedir. Doğru çıktılar kullanılarak yapılan tarım, iklime bağlı olmaktan büyük oranda azalır. Bir tarladan yılda birden fazla ürün alma olasılığı artar. Böylece hem yetiştirilen ürün miktarındaki verimlilikten hem de tarlanın yılda birden fazla kullanılmasından dolayı üretim artışı gözlenir. Üretim miktarındaki dalgalanmalar azalır. Ülkemizde üretilen senelik tarımsal ürün miktarının hesaplanması daha doğru sonuçlara ulaşır. Tarımsal fiyat politikaları, gerçekleşen ve beklenen değerlere göre en doğru biçimde dinamik olarak sağlanır. Bu durum, ülke tarım bütçesinin kararlaştırılmasında büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışma, tarımsal desteklerin optimizasyonunda, tarımsal politikaların yönlendirilmesinde, gerçek zamanlı nitelikli veri oluşturulması, hangi ürünün ne kadar ekilmesi konusunda yani arz/talep dengesinin kararlı tutulması için beklenen ve gerçekleşen rekolteye göre coğrafik olarak ekim önceliklerinin belirlenebilmesi, böylelikle talep fazlası ya da arz fazlası oluşumlarının engellenmesi için geliştirilmesi planlanan sistemin doğru şekilde çalışması için bir çözüm önerisinde bulunmaktadır. Diğer bir ifade ile, bu çalışma, her bitki türü için üretim yeri de gözönünde bulundurularak, en ideal sulama zamanları ve en ideal sulama miktarının belirlenmesi için yapılacak çalışmalar için gerekli ön çalışma özelliği göstermektedir. Tarımsal faaliyetlerin izlenebilmesi için bir çok modellemeler geliştirilmiş ve geliştirilmektedir. Zirai-meteorolojik verilerin doğru tahmini, bitki gelişim modellemelerinin doğru sonuç verebilmesi için oldukça önem arz etmektedir. Doğru zamanda her bitki türü için doğru sulama sistemi, ürün verimliliğini artırdığı gibi, emek ve su israfını da büyük bir oranda azaltmaktadır. Sulama faaliyetini etkileyen meteorolojik olayların tahmini, bu sorunu büyük bir olasılıkla giderebilecektir. Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Zirai-Meteorolojik Verilerin Hata Teşhis ve Tamiri çalışması ile hedeflenen, var olan sistem ile herhangi bir nedenden ötürü, doğru sağlanamayan meteorolojik verileri tespit etmek ve meteorolojik veri sağlanan istasyonlardan olası arıza durumunda alınamayan verileri en doğru şekilde tahmin etmektir. Böylece meteorolojik verilere dayalı çalışan sistemlerin en doğru sonuçları üretmeleri sağlanarak, tarımsal ürün verimliliği arttırılarak, su ve emek istafı önlenmiş olacaktır. Bu amaç ile gerekli alt yapı sistemleri ve sistem girdi parametrelerinin kararlaştırılması için araştırılan çeşitli algoritmalar üzerinde durulacak, tasarlanan sistemler arasından karşılaştırma yapılarak, yapılan karşılaştırma sonucunda modellenen sistemler arasından optimum sistem önerisinde bulunulacaktır. Bu çalışmada teorik ve yapılan çeşitli veri kümeleri üzerinde denenmiş deneysel sonuçların karşılaştırılmalı olarak çözümlemeleri yer almıştır. Ayrıca konu ile ilgili geçmiş dönemlerde yapılmış olan çalışmalar hakkında da bilgiye yer verilmiştir. Yapılan çalışma uzaktan algılama teknikleri kullanılarak hayata geçirilen TARBİL projesinin altında gerçekleştirmiştir.Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Zirai-Meteorolojik Verilerin Hata Teşhis ve Tamiri çalışmasının kapsamında gerçekleştirilecek olan eksik verilerin tamamlanması işlemi için dalgacık dönüşümü tekniği kullanılarak, regresyon analizi ile modellemeler yapılıp sonuçları karşılaştırmalı olarak açıklanmıştır. Meteorolojik verilerin temin edilmesinde gerekli desteği veren TARBİL projesi ile ilgili daha fazla bilgi edinmek için, projesinin resmi sitesi olan www.tarit.org.tr adresi ziyaret edilebilir.Dalgacık Dönüşümü Kullanılarak Zira-Meteorolojik Verilen Hata Teşhis ve Tamiri çalışmasının, gerçekleştirilmesi için, tasarlanan sistem için sistem girdilerinin kararlaştırılmasına ihtiyaç vardır. Bu sebep ile TARBİL kapsamında, belirli bölgelerde kurulan, on dakikada bir meteorolojik veri alımı sağlayan akıllı yersel istasyonlardan faydalanılmış ve bu istasyonlardan, tasarlanan model için gerekli veri kümesi temin edilmiştir.Bu çalışmada, zirai meteorolojik verilerden olan sıcaklık ve nem için, eksik veri tamamlama işlemleri yapılmış, kayıp olan verinin zamanı, kendinden önceki değerleri, nem ve benzeri değişkenler ile olan ilişkisinin ne derecede olduğu saptanmaya çalışılmıştır. Bu sebep ile, belirlenen değişkenler ile sıcaklığın ilişkisini tespit etmek amaçlı korelasyon analizi gerçekleştirilmiştir. Korelasyon sonucu çıkan güçlü, zayıf ilişkili parametreler sınıflandırılmıştır. Sıcaklık ve nem ile ilişkisi güçlü bulunan meteorolojik veriler kullanılarak, eksik sıcaklık değerlerinin tespitine yönelik tasarımlar oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu nedenle, tasarlanan sistem için girdi olmasına karar verilen veriler ile ilk önce regresyon analizi yapılmış, ardından bu veriler dalgacık bileşenlerine ayrılmış elde edilen katsayılar ile tekrar regresyon analizi yapılmış elde edilen sonuçlar hem grafik üzerinde hem de matematiksel yöntemler ile karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Dalgacık dönüşümü tekniği kullanılarak, ilgili meteorolojik veri serisinin tahmini için regresyon yöntemine göre gerçeğe en yakın seri elde edilmiştir. Modellemede kullanılan verilerin temininde, eksik veya hatalı verisi bulunan istasyonun verisini bulmak için komşu istasyonlardan faydalanılmıştır.Ayrıca tasarlanan modeller ile, zirai-meteorolojik verilerin tahmin başarımını tespit etmek için, bulunması amaçlanan veriler için, hesaplanan değerler ile verilerin gerçek değerleri arasındaki hata oranı bulunmuştur. Buna ek olarak korelasyonu yüksek çıkan iki istasyonun verileri ayrı ayrı, eksik verileri bulunan diğer istasyonun eksik verileri yerine koyulmuş, böylece gerçek değerlerin serisi ile diğer istasyonların değerleri kullanılarak oluşturulan seriler arasındaki hata oranları ayrı ayrı tekrar hesaplanmıştır. Sıcaklık verileri üzerinde test edilen modellerden elde edilen sonuçlar, açıklamalı olarak tekrar karşılaştırılmıştır. Yapılan araştırmalar, geliştirilen modelin karşılaştırılan diğer model ile elde edilen hata oranları sonuçları doğrultusunda, mantıklı ve kulllanışlı bir model olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Agriculture has a great importance in our country as the world. Cultivated plant growth and development depends on several factors. There is no doubt that the most important factors are meteorological factors for agricultural systems. In addition, one of the biggest problems in our country is related with agricultural irrigation. Prediction of meteorological phenomena that affects the activity, probably decreases the problems. For each plant species, irrigation at the right time increases the efficiency of the irrigation system, on the other side, decreases the wastage of water and labor.A range of modelling is being carried out with an aim to improve efficiency of the agricultural products. As a result of a number of reasons, there are problems involved in obtaining meteorological data series and deficiencies occur in these meteorological data series. In this study, an approach has been put forward for this problem by means of using the method of wavelet transform for the reconstruction of the missing data related to the data series, which is a type of meteorological data. Based on the observations, successful results have been obtained by the method developed for the estimation of the missing data in the data series. Previous studies were carried out focusing on the use of the wavelet transform method in meteorological data estimation. One of the most significant studies on the use of the wavelet transform method in relation to meteorological data was carried out in 1990s by Kumar and F. Georgiou. In the study, precipitation data was analyzed and these precipitation data was decomposed into its components by means of using multi resolution method. Then, the satellite pictures obtained were interpreted for precipitation condition.In another study, the modelling of the hydraulic current series was intended to be achieved using wavelet transform method. In the study, hydraulic current series were intended to be estimated by means of using wavelet transform method. Stream-flow series of two independent measuring stations were separated into their components by means of applying discrete wavelet transform. Modelling was based on a model of regression type developed by these components. As a result of modelling, it was found out that the models established by means of using the components selected in line with the climatic characteristics of each different regions included in this framework were more successful with regard to a number of error criteria.This study is one of the first of its kind regarding the applications of the wavelet transform method for the reconstruction of the missing data to the data series.The aim of the Fault Diagnosis And Repair of Agricultural-Meteorological Data Using Wavelet Transform study is to increase the efficiency of products, prevent the water and human labor waste, detect and correct errors, fill the gap or reconstruct the data in the measured meteorological data class provided by meteorological stations. To estimate the most accurate data is the main purpose of this study. With this purpose, this study focuses on various algorithms to decide the necessary infrastructure systems, systems parameters and inputs. Optimum system design is selected comparatively. Theoretical and comparative analysis of experimental results are made. The results are tested on a variety of data sets. Also information about the past to the present related studies is given with their success.In this study which carried out under Project TARBIL, necessary information about TARBIL will be given. The important parts of the TARBIL Project scope, method and aim will be highlighted. For the completion of missing data process which is the subtitle of ?Fault Diagnosis And Repair Of Agrıcultural-Meteorological Data Using Wavelet Transform? by using the technique of wavelet transform, regression analysis, statistical methods will be performed and the results will described in comparatively.The data is supplied by TARBIL. The stations are located in the field and allows for the reception of the temperature and other meteorological data. For more information about the TARBIL project, the official web site of the project www.tarit.org.tr which supports to provide the data, can be visited.Several modelling are developed for monitoring of agricultural activities. Models of agricultural production systems are developed to search answers to various problems serve purposes such as; analysing of events that occur during plant development (irrigation, soil and air temperature changes, drought, reduced soil moisture content, etc.), crop yield forecasting, determining the effect of soil, plant and meteorological factors to plant growth, training work on reactions in the plant system which is extremely complex, taking the agricultural policy decisions (Ritchie and ark. 1998). It is very important to make accurate estimation of agro-meteorological data for correct modelling of plant development. In order to make progress in agricultural areas not being away from technological developments is inevitable. One of the biggest agricultural problem in our countries, irrigation problem as we know. When the irrigation problem solved the production increases. Agriculture dependance on climate greatly reduced. Having more than one product in a year is increased for a farm. Fluctuations in the amount of production is reduced. Calculating the amount of annual agricultural product produced in our country reach more accurate conclusions. Agricultural price policies, realized and expected values provided the most accurate way by dynamically. This situation has a great importance in deciding the agricultural budget of the country.In this research, wavelet is used because of wavelet being the most powerful tool. It is especially suitable for non-stational signal processing. In 1990s, it has been successfully used in signal processing, such as image coding, compressing and edge detection, mechanical fault diagnosis. In this study, wavelet is used for non-stational signal processing.In this thesis, the method for reconstruction of temperature data is explained. We developted a new model that is related with the regression and wavelet transform techniques. Firstly, we used pure regression model than regression and wavelet model was used to recontruct the missing meteorological data. In this study, the difference known as mean square error and mean absolute error are founded between the measured and calculated data patterns of the station. This station?s missing data series that are calculated with using neigboring stations? data series. Also we compered the two model?s result. The regression and wavelet model shows more feasible error rate than the pure regression model.In the study, wavelet decomposition approach is used, Daubechies wavelet is preferred because of its ortonormal property. The experiments shows that the wavelet transform with the different scaling factors of the time series is a reasonable approach that can be used for reconstruction of the missing temperature or humidity data. As a result, this research brings us the new useful approach to the missing data problem.