Toprak agregasyon düzeyinin belirlenmesine yönelik yapay zekâ tabanlı akıllı cep telefonu uygulamasının geliştirilmesi
Development of artificial intelligence-based smart mobile phone application to determine soil aggregation level
Yazar: ALPER GÜLBE
Danışman: PROF. DR. SEFA ALTIKAT
Iğdır Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Akıllı telefonlar = Smartphones ; Bilgisayar uygulaması = Computer application ; Tarım toprakları = Agricultural soils

Özet:
Toprağın agregasyon düzeyi; toprak sıkışmasını, infiltrasyonu, su ve rüzgâr erozyonunu, bitki çıkışı ile kök gelişimi gibi faktörleri etkileyen önemli fiziksel özelliklerinden biridir. Günümüzde toprağın agregasyon düzeyinin belirlenmesinde çoğunlukla geleneksel bir yöntem olan elek analizinden yararlanılmaktadır. Her ne kadar agregasyon düzeyini belirlemeye yönelik görüntü işleme teknikleri kullanılarak analizler yapılmış olsa da bu çalışmalardan sonuç alınabilmesi için resimlerin laboratuvar ortamında analizlere tabi tutulma zorunluluğu bu yaklaşımın sahada kullanılma şansını kısıtlamaktadır. Bu çalışmada tarla koşullarında toprak yüzeyinden alınan resimler kullanılarak toprak agregatlarının oransal dağılımı ve ortalama çap değerlerine ait sonuçları veren yapay zekâ tabanlı akıllı cep telefonu uygulaması tasarlanıp, programın sanal marketlere yüklenmesi ile dünya genelinde kullanıma açılması sağlanmıştır. Günümüzde akıllı cep telefonu uygulamaları tarım alanında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Yapılan detaylı literatür taraması ve patent sorgulaması sonucunda toprağın agregasyon düzeyini belirlemeye yönelik akıllı cep telefonu uygulamasına rastlanmamıştır. Tasarlanacak uygulamanın doğrudan arazi koşullarında kullanılması ve bu aşamada ilave hiçbir iş yükününü olmaması, üreticilerin programa kolaylıkla erişimi, programın rahat kullanımı, proje kapsamında tasarlanacak mobil uygulamayı destekleyen web sitesi kurulumu ile karşılaşılacak sorunlara çözümler bulunabilmesi çalışmanın özgün değerlerini oluşturmaktadır. 
Bu amaç doğrultusunda öncelikle geleneksel ve azaltılmış toprak işleme yöntemleri ile işlenen topraklardan örnekler alınarak elek analizi yöntemiyle toprağın agregasyon düzeyleri belirlenerek ve bu değerler mobil uygulamanın yapay sinir ağı modelini oluşturmada kullanılmıştır. Aynı zamanda toprak işlemeden sonra alınan fotoğraflar kullanılarak modelin girdi verileri oluşturulmuştur. Alınan fotoğraflar Mathworks Matlab yazılımı aracılığıyla, sırasıyla kenar belirleme, gölge bulma ve evrişimli sinir ağlarından geçirilmiş ve en iyi uyumu sağlayan yöntemin Sobel kenar belirleme filtresi olduğu saptanmıştır (R2:%80.51). Agregat boyut dağılımından sonra agregatların ortalama ağırlıklı çap değerleri %95.27 doğrulukla tespit edilmiştir. En uygun model Microsoft C# ile yeniden kodlanmış ve Xamarin. Forms çerçevesinin güncel sürümü olan .NET MAUI ile geliştirilmiş hem Android hem de iOS işletim sistemlerinde çalışabilen mobil uygulamaya entegre edilmiştir. Testleri geçen uygulama web sitesi ile desteklenerek uygulama marketlerinde dağıtıma sunulmuştur.

Abstract:
The level of soil aggregation is one of the important physical properties that affect factors such as soil compaction, infiltration, water and wind erosion, plant emergence, and root development. Today, sieve analysis, which is a traditional method, is mostly used to determine the level of soil aggregation. Although analyzes have been made using image processing techniques to determine the aggregation level, the necessity of analyzing the images in a laboratory environment to obtain results from these studies limits the chance of using this approach in the field. In this study, an artificial intelligence-based smart mobile phone application was designed using images taken from the soil surface under field conditions, which gives the results of the proportional distribution and mean weighted diameter values of soil aggregates, and the program was uploaded to application markets and made available for use worldwide. Today, smart mobile phone applications are widely used in the field of agriculture. As a result of the detailed literature review and patent search, no smart mobile phone application was found to determine the level of soil aggregation. The original values of the study are that the application to be designed is used directly in field conditions and that there is no additional workload at this stage, producers can easily access the program, the program is easy to use, and the website that supports the mobile application to be designed within the scope of the project can be used to find solutions to the problems to be encountered.
For this purpose, firstly, samples were taken from the soils processed with traditional and reduced tillage methods, the soil aggregation levels were determined by sieve analysis method and these values were used to create the artificial neural network model of the mobile application. At the same time, the input data of the model was created by using the photographs taken after tillage. The photographs taken were passed through edge detection, shadow detection and convolutional neural networks, respectively, via Mathworks Matlab software, and it was determined that the method providing the best fit was the Sobel edge detection filter (R2: 80.51%). After the aggregate size distribution, the mean weighted diameter values of the aggregates were determined with 95.27% accuracy. The most suitable model was recoded with Microsoft C# and integrated into the mobile application developed with .NET MAUI, the current version of the Xamarin. Forms framework, which can run on both Android and iOS operating systems. The application that passed the tests was supported by a website and distributed in application markets.