Fesleğen bitkisinde N, P, K besin element eksikliklerinin derin öğrenme ile tespiti
Detection of N, P, K nutrient deficiencies in basil plant with deep learning
Yazar: ZEKİ GÜL
Danışman: DOÇ. DR. ŞEBNEM BORA
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Üretimde sürdürülebilirlik son zamanların önem arz eden konularından başında gelmektedir. Tarımsal üretimde de sürdürülebilirlik önemlidir. Tarımsal ürünlere talep artarken bilinçsiz kaynak kullanımı ve bilinçsiz gübreleme/ilaçlama gibi uygulamalardan dolayı azalan toprak/su kaynakları, değişen iklim koşulları tarımsal üretimde kalite ve verimi azaltmaktadır. Bu sorunlar ile topraksız tarım teknikleri, toprak ve bitkideki besin element analizleri ile mücadele edilmektedir. Fakat bu tekniklerin masraflı ve zaman alıcı olması üreticinin bu tekniklere olan talebini azaltmaktadır. 
Bu çalışma bitkide besin element eksikliklerini bitkilerden alınacak RGB görüntülerden tahmin edecek bir derin öğrenme ağı tasarlanmış ve literatürde daha önce çalışılmamış fesleğen bitkisi için veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesi için besin element eksikliklerinin semptomlarını içeren fotoğraflar bitki odaklı ve yaprak odaklı çekilmiştir. Veri kümesi iki şekilde oluşturulmuştur birinci veri kümesi fotoğraflar üzerinde çoğullama işlemleriyle, ikinci veri kümesi birinci veri kümesindeki görüntüler ve o görüntülere arka plan temizlemesi uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Oluşturulan veri kümeleri DenseNet201, ResNet101V2, MobileNet öğrenme aktarımı modelleri ve tasarlanan derin ağın eğitimlerinde kullanılmıştır. Çalışmada arka plan temizlemesinin sonuçların doğru tahmin edilmesinde ve incelenecek piksellerin doğru bir şekilde belirlenmesinde önemli olduğu ve oluşturulan veri kümesinin derin öğrenme ağlarıyla çalışılabilecek olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Sustainability in production is one of the most important issues in recent times. Also sustainability is important in agricultural production. While the demand for agricultural products is increasing, decreasing soil/water resources and changing climatic conditions due to using of unconscious resource and unconscious fertilization/spraying implementation reduce the quality and efficiency of agricultural production. These problems are combated with soilless farming techniques, nutrient analysis on both soil or plant. However, the cost and time consuming of these techniques reduces the request of manufacturers for these techniques.
In this thesis study, a deep learning network was designed to predict nutrient deficiencies in the plant from RGB images taken from the plants, and a dataset was created for the basil plant, which has not been studied before in the literature. To create the dataset, photos containing the symptoms of nutrient deficiencies were taken with plant focus and leaf focus. The dataset was created in two ways, the first dataset was created by augmention of the photos, the second dataset was created by the images in the first dataset and applying background removal to images that are in first dataset. DenseNet201, ResNet101V2, MobileNet learning transfer models and the designed deep neural network were trained by the created datasets. In the study, it has been shown that background clearing is important in classifying the results correctly and determining correctly the effective pixels in classifying, and the created dataset can be studied with deep learning networks.