ESP-ESR ve SAR değerlerinin ilişkilendirilmesi ve makine öğrenme teknikleri ile modellenmesi ve tahmini
Erelating ESP-ESR and SAR values and modeling and estimating with machine learning techniques
Yazar: HALİL KUBİLAY KAYA
Danışman: PROF. DR. SALİH AYDEMİR
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: ESP =   ; Harran Ovası = Harran Plain ; Modelleme = Modelling ; Sodyum = Sodium ; Tuzlu toprak = Saline soil

Özet:
Bu çalışmanın amacı; Analizler sonrasında elde edilen Çözülebilir Katyonlar (ÇK) ve Değişebilir Katyon (DK) değerlerini kullanarak, ESP (Değişebilir Sodyum Yüzdesi), ESR (Değişebilir Sodyum Oranı), ve KDK (Katyon Değişim Kapasitesi) değerleri ilişkilendirilerek farklı modellerle en iyi tahmin sonucunu veren modeli ortaya koymak ve daha az analiz yaparak maliyeti ve harcanan süreyi en aza indirmektir. Bu kapsamda çalışmada; Harran Ovasında, Akçakale ilçesi Öncül Köyü tuzlu-sodik toprakların bulunduğu alandan 0-30 cm derinlikten 50 adet toprak örneği alınmıştır. Laboratuvarda yapılan ÇK, DK ve KDK analizleri sonucunda elde edilen değerler MathWorks tarafından geliştirilen Matlab2020a bilgisayar programından yararlanılmış ve bu kapsamda 50 toprak örneğinden 40 tanesi eğitim için, 10 tanesi de Lineer Regresyon, Çok Katmanlı (Algılayıcı) Perceptron, Destek Vektör Makineleri ve Karar Ağaçları Modelleri kullanılıp en başarılı tahmin yöntemi sorgulanmıştır. Bu dört yöntem için de başarılı sonuçlar alınmış fakat, diğerlerine göre daha başarılı, uygulanabilir ve daha kullanışlı olan Lineer Regresyon Modeli öne çıkmıştır. Bu model kapsamında en iyi ESP, ESR ve KDK tahmin sonuçlarını veren denklemler sırasıyla; ESPtahmin = 7.1218 * K ( meq /l) -7.1747 * Ca ( meq /l) +25.1597, ESRtahmin =13.8737 * K ( meq /l ) - 13.3195 * Ca ( meq /l) + 34.0089 ve KDKtahmin= (Na+ (cmol+/kg) /ESPtahmin)* 100'dür. Bu model tarafından öngörülen toprak ESP, ESR ve KDK değerleri ile laboratuvar testleri ile ölçülen toprak değerleri arasında çok büyük farklar olmadığı gözlemlenmiştir. Çalışmada ortaya konulduğu gibi diğer çalışılan ve başarı oranı nispeten düşük olan modeller ileride yapılacak çalışmalarda daha da geliştirilip, kolay kullanıma dair programlar oluşturularak, bilgisayarlarda kullanıma sunulabilecektir. Bunun yanında basit şekilde akıllı cep telefonları için android ve ios gibi ortamlarda, yazılacak uygulamalar sayesinde, verilerin girilmesi ile çok daha pratik bir şekilde tahmin edilebilecektir. Çalışma sonuçları göstermiştir ki, kullanılan model başarı sıralaması en başarılıdan başlayarak sırasıyla Lineer Regresyon, Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcılar, Destek Vektör Makinaları şeklinde olmuştur. Elde edilen bu başarılı tahmin sayesinde, toprakta yapacağımız ÇK'lardan sadece Ca+2 ve K+ ve DK'lardan ise sadece Na+ analiz değerleri kullanılıp yukarıdaki denklemler ile doğruluğu yüksek ESP, ESR ve KDK değerleri daha az maliyetle ve daha kısa sürede belirlenmiş olacaktır.

Abstract:
The aim of this study; Using the Soluble Cations (LC) and Exchangeable Cation (DC) values obtained after the analyzes, the ESP (Percent Exchangeable Sodium), ESR (Exchangeable Sodium Ratio), and KDK (Cation Capacity) values are revealed, revealing the model that gives the best prediction with different models. and to minimize the cost and time spent by doing less analysis. This hospitality  50 soil samples were taken from 0-30 cm depth from the area where salty-sodic soils are found in Öncül Village of Akçakale county in Harran Plain. The values obtained as a result of the RC, DK and CEC analyzes made in the laboratory were used by Matblab2020a computer software provided by MathWorks, and 40 of these tasks were used for training, and 10 of them were Linear Regression, Multilayer (Perceptron) Perceptron, Support Vector Machines and Decision Tree Models. The most successful estimation method was questioned using Successful results were obtained for these four methods, however, the Linear Regression Model, which is more successful, applicable and more useful than the others, was one. Within the scope of this model, the equations giving the best ESP, ESR and KDK estimation results are respectively; ESP estimate = 7.1218 * K ( meq /l) -7.1747 * Ca ( meq /l) +25.1597, ESR estimate =13.8737 * K ( meq /l ) - 13.3195 * Ca ( meq /l) + 34.0089 and KDK estimate= (Na+ (cmol+) /kg) /ESP estimate)* 100. According to this model, it has been observed that there is not much difference between the ESP, ESR and KDK soil values and the soil values measured by laboratory test. As revealed in the study, other studied models with low success rates will be developed further in the future, and programs will be created for easy use and can be put into use on computers. In addition, it will be estimated in a much more practical way by entering the data, thanks to the applications to be written in environments such as android and iso for simple mobile phones. In the results of the study, the success order of the model used was in the order from the most successful to Linear Regression, Decision Trees, Multilayer Perceptrons, and Support Vector Machines. Thanks to this success achieved, high ESP, ESR and KDK values will be determined with the above reflections and organs, with less cost and in a shorter time, using the Na+ analysis values, while the estimation from the ÇK's in the soil is only Ca+2 and K+ and DK's.