Yapay sinir ağları ile bitki hastalıklarının teşhisi
Diagnosis of plant diseases with artificial neural networks
Yazar: HALUK TANRIKULU
Danışman: PROF. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Tüm hastalıklarda olduğu gibi bitkilerde de erken teşhis önemlidir. İlerleyen hastalık veya oluşan zararlar bitkinin kaybedilmesine, hastalığın çevre tarlalara yayılmasına veya hastalığı bertaraf etmek için daha fazla tarımsal ilaç kullanılmasına neden olmaktadır. Bu da tarım sektöründe ekonomik zarara, üretimde verim düşmesine ve aşırı ilaçlama nedeni ile son kullanıcıların sağlığında olumsuz etkilere neden olmaktadır. Bitki hastalık ve zararları, bitkilerin yaprak veya meyvelerinde bölgesel görsel değişikliklere neden olmaktadır. Günümüzde yapay zeka modelleri, hastalık veya zararların tespiti ve teşhisinde bu görsel değişimleri kullanmaktadırlar.
Bu çalışmada Yapay Sinir Ağ model ve yöntemleri incelenmiş, az sayıda hastalıklı bitki görüntü veri seti ile eğitilen modellerin performanslarını iyileştirmeye yönelik deneysel çalışmalar yapılmıştır.
Örnek bitki olarak seçilen marul bitkisi üzerinde yaprak galeri sineğinin meydana getirdiği zararları gösteren görüntüler toplanarak bir veri seti oluşturulmuştur. Marul bitkisi eğitim seti ile hem sıfırdan öğrenme hem de transfer öğrenme ile oluşturulan Evrişimli Sinir Ağ modelleri eğitilmiştir. Eğitilen temel modeller hem marul test veri seti ile hem de domates, patates ve kabak test veri setleri ile test edilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Temel modellerin performanslarını artırmak için güçlendirme (boosting), torbalama (bagging), istifleme (stacking) ve oylama (voting) gibi topluluk öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Deneyler sonucunda; Evrişimli Sinir Ağları ile topluluk öğrenme modellerinin birlikte kullanılmasıyla, temel modellerin daha başarılı sonuçlar elde edildiği gösterilmiştir.

Abstract:
As with all diseases, early detection is important in crops. Progressive disease or damage results in the loss of the plant, the spread of the disease to neighboring fields or the use of more pesticides to eradicate the disease. This leads to economic losses in the agricultural sector, reduced yields and negative impacts on the health of end-users due to over-spraying. Plant diseases and pests cause localized visual changes in the leaves or fruits of plants. Nowadays, machine learning models utilize these visual changes to detect and diagnose diseases or pests.
In this study, Artificial Neural Network models and methods are reviewed and experimental studies are conducted to improve the performance of the models trained with a small number of diseased plant image datasets.
A dataset was created by collecting images showing the damages caused by leafminer fly on lettuce plants selected as a sample plant. With the lettuce plant training set, Convolutional Neural Network models created by both scratch learning and transfer learning were trained. The trained base models were tested with lettuce test dataset and tomato, potato and zucchini test datasets and their performances were compared. Ensemble learning methods such as boosting, bagging, stacking and voting were used to improve the performance of the base models. As a result of the experiments, it is shown that the combination of Convolutional Neural Networks and ensemble learning models gives better results than the baseline models.