Derin öğrenme ile çam kese böceği yuvası tespit edebilen ilaçlama dronu geliştirilmesi
Development of a spraying drone that can detect pine processionary moth nest by deep learning
Yazar: FATİH GENÇTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Çam keseböceği = Pine processionary moth ; İlaçlama = Spraying ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Çam kese böceği, (Thaumetopoea pityocampa ve Thaumetopoea wilkinsoni) özellikle Orta Doğu, Orta ve Güney Avrupa ve Kuzey Afrika'da ormanları tehdit eden önemli zararlı türlerinden biridir. Ülkemizde de Akdeniz, Ege, Marmara ve Karadeniz bölgelerinde bulunan bu zararlı, iğne yapraklı ağaçların ibrelerini yiyerek beslenir. Ağaçların ibrelerinin azalması konakçısı oldukları ağaçların çap, boy ve hacim olarak büyümesini yavaşlatarak ağacın hastalıklara açık hale gelmesine ve ağacın ekonomik değerini kaybetmesine yol açmaktadır. Ayrıca, bu böcekler alerjen etkisi sebebiyle insanlara ve diğer canlılara zarar verebilmektedir. Ülkemizdeki ormanların yarıdan fazlasının iğne yapraklı türlerden oluştuğu için çam kese böceğinin orman yangınlarından daha fazla ormanlara zarar verdiği saptanmıştır.
Bu kapsamda, çam kese böceği larvalarının yer aldığı keseleri drone vasıtasıyla havadan tespit ederek ilaçlamayı hedefleyen bir mücadele aracı geliştirilmiştir. Bu sayede, tüm ağacı ilaçlayarak oluşabilecek ekolojik ve maddi zararlar sadece hedef bölgenin ilaçlanmasıyla minimuma indirilmiştir. Yapılan çalışmada, görüntüleri alabilmek için özel tasarım drone üzerine yerleştirilmiş bir kamera ve ilaçlama işlevini yerine getirecek bir sıvı püskürtme sistemi yer almaktadır. Görüntüler üzerindeki keseleri tespit etmek için derin öğrenme tekniğinden faydalanılmıştır. YOLOv7 ağı kullanılarak, daha önceden oluşturulmuş veri setinin eğitim ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çam keselerini bulmada mAP@0.5 başarı metriği %92.5 olarak tespit edilmiştir. Tespit edilen çam keselerinin içerisinde bulunan çam kese böceği larvalarının imhasında biyopestisit kategorisinde yer alan bir fungus türü kullanılmıştır.

Abstract:
Pine processionary moth (Thaumetopoea pityocampa and Thaumetopoea wilkinsoni) is one of the important pest species threatening forests especially in the Middle East, Central and Southern Europe and North Africa. This pest, which is also found in the Mediterranean, Aegean, Marmara and Black Sea regions of Turkey, feeds on the leaves of coniferous trees. They slow down the growth of trees they infest in terms of diameter, height and volume. In addition, these pests can be harmful for humans and other mammals due to their allergenic effect. Considering that more than half of forests in our country are composed of coniferous species, the size of pine processionary moth threat is more clearly understood.
In this context, a combat tool is developed that aims to detect and spray the sacs containing pine processionary beetle larvae from the air by a drone. In this way, ecological and material damages that may occur by spraying entire tree are minimized by spraying only the target area. In the study, there is a camera placed on specially designed drone to take images and a liquid spray system that will perform spraying function. Deep learning technique is used to detect sacs on the images. By using YOLOv7 network, training, and testing of the previously created dataset are carried out. The success metric of mAP@0.5 in finding pine sacs is determined as 92.5%. A fungus species in biopesticide category is used for the destruction of pine processionary beetle larvae in the detected pine nests.