Derin öğrenme ile meyve yaprakları hastalıklarının tespiti
Fruit leaves deaseas detection by deep learning
Yazar: ASSAD SOULEYMAN DOUTOUM
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT TUĞRUL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Meyveler besleyici bir diyetin vazgeçilmez bir parçasıdır. Antioksidanlar, diyet lifi, vitaminler ve mineraller sunarak etkili bir beslenme etkisi sağlarlar. Örneğin meyveler mükemmel bir kalsiyum, demir, magnezyum, manganez ve potasyum sağlayıcısıdır. Ayrıca A, B5, folat, C, E ve K vitaminlerini de içerir. Hızla artan dünya nüfusunu doyurabilmek için insanlığın gıda üretimini artırması gerekiyor, ancak bitki hastalıkları verimi sürdürülemez seviyelere düşürüyor. Aşağıdaki hasat hastalıklarının bir sonucu olarak meyve kaybı, küresel üretimin %50'sine kadarını oluşturabilir. Pestisit kullanmak hastalıkları kontrol etmenin en etkili yolu haline geldi. Ancak toksisiteleri nedeniyle hasattan sonra kullanımları ciddi şekilde kısıtlanmaktadır (Pétriacq ve ark., 2018). Derin öğrenmeye dayalı bilgisayar görüşündeki en son gelişmeler, bir kamerayla fotoğraf çekerek ve bu görüntüleri çeşitli bitki hastalıklarını tanımlamak için kullanarak hastalıklı bitkileri tanımlamayı ve tespit etmeyi mümkün kılmıştır.
Bu araştırma, çeşitli bitki kategorilerindeki birçok hastalığın tanımlanması için etkili bir yöntem sunmaktadır (Militante vd., 2019). Bakteri veya diğer patojenlerin neden olduğu yaprak hastalıkları tarımsal verimi olumsuz etkileyebilir. Bu çalışma, literatürdeki yaprak hastalığı araştırmalarının kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Ayrıca, doldurulması gereken boşlukları ve araştırma projelerinin karşılaştığı engelleri ve sorunları vurgulamaktadır. Ek olarak, bu çalışma derin öğrenme kullanılarak guava yaprağı hastalıklarının sınıflandırılmasını tartışmaktadır. Elma yaprağı hastalıklarını tespit etmek ve sınıflandırmak için çok ölçekli bir özellik birleştirme ağı da araştırılmıştır.

Abstract:
Fruits are an indispensable part of a nutritious diet. They provide an effective nutritional impact by offering antioxidants, dietary fiber, vitamins, and minerals. For instance, fruits are an excellent provider of calcium, iron, magnesium, manganese, and potassium. They also contain vitamins A, B5, folate, C, E, and K. To satisfy the world's population, which is expanding rapidly, humanity must raise food production, nevertheless plant diseases are reducing yields to levels that are unsustainable. Fruit loss because of following harvest diseases can account for as much as 50% of global production. Using pesticides has become the most efficient way to control disease. However, because of their toxicity, their use is severely restricted after harvest (Pétriacq et al., 2018). The most recent advancements in deep learning-based computer vision have made it possible to identify and detect diseased plants by taking pictures with a camera and using those images to identify various plant diseases.
This research provides an effective method for the identification of many diseases in various plant categories (Militante et al., 2019). Leaf diseases caused by bacteria or other pathogens can negatively affect agricultural yields.   This study provides a comprehensive review of leaf disease research in the literature. It also highlights the gaps that need to be filled as well as the obstacles and problems encountered by research projects. In addition, this study discusses the classification of guava leaf diseases using deep learning. A multi-scale feature fusion network is also investigated to detect and classify apple leaf diseases.