Tarımda Kaliteli Tohum Üretimi için Kuru Fasulye Türlerinin Yapay Zekâ Tabanlı Sınıflandırılması
Classification of Dry Bean Species Based on Artificial Intelligence  for Quality Seed Production in Agriculture
Yazar: Kadıoğlu, Uğur; Uçar, Muhammed Kürşad; Yıldırım, Saadettin
Dergi: El-Cezeri, Vol. 9 No. 4, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Quality Seed Production,Dry Beans,Artificial Intelligence,Seed Classification,Artificial Intelligence in Agriculture. ; Kaliteli Tohum Üretimi,Kuru Fasulye,Yapay Zekâ,Tohum Sınıflandırma,Tarımda Yapay Zeka

2020 yılında Dünya genelinde 27,5 milyon ton, Türkiye de 279,5 bin ton kuru fasulye üretilmiştir. Kuru fasulye geniş bir çeşitliliğe sahiptir. Bir çeşidi soğuk iklim koşullarında verimli olabilirken, bir çeşidi daha ılıman iklim koşullarında verimli olabilmektedir. Günümüzde kuru fasulye tohumları arasında farklı çeşitlere ait kuru fasulye tohumları karışabilmektedir. Bu durum kuru fasulye verimini olumsuz etkilemektedir. Bitkisel üretimde tohum kalitesi önemlidir. Bu nedenle tohum sınıflandırılması sürdürülebilir tarım ve verimlilik için önemlidir. Kuru fasulye sınıflandırılası günümüzde elekler yardımı ile yapılmaktadır. Elek ile sınıflandırma yönteminin dezavantajları fasulyenin çeşidini, kırık ve bozuk fasulyeleri tespit edememektedir. Hassas tohum seçimi yapılabilmesi için yeni teknolojilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın amacı kuru fasulyenin sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı bir model geliştirmektir.  Çalışmada yedi çeşit 13.611 adet kuru fasulye örneği kullanılmıştır. Veriler dengesiz dağılması sebebiyle, öncelikle en az sınıfa ait veri sayısı (522) kadar dengelenmiş ve 3654 adet kuru fasulye örneği seçilmiştir. Fasulyelere ait 16 morfolojik özellik bulunmaktadır. Özellik seçme algoritması yardımıyla özellikler seçilerek performans artırımı amaçlanmıştır. Geliştirilen en iyi model performans değeri doğruluk oranı %98,2 ve AUC 1, PPV %100, TPR %100’dir. Elde edilen sonuçlara göre kuru fasulye tohumlarının yüksek başarı oranı ile sınıflandırılabileceği değerlendirilmektedir.

27.5 million tons of dry beans were produced worldwide and 279.5 thousand tons in Turkey in In 2020. Dry beans have a wide variety.  While one type of dry bean seed can be productive in cold climate conditions, another variety can be productive in more temperate climate conditions. In addition, dried bean seeds of different varieties can mix with each other for many different reasons. This situation affects the dry bean yield negatively.  High yield in plant production depends on seed quality as well as many factors affecting yield. For this reason, it is necessary to classify seeds in order to obtain a quality seed and therefore a high yield. Today, Classification of dried bean seeds is carried out by sieves. However, varieties of bean as well as broken and spoiled seeds cannot be detected at sieving method. Therefore new technologies are needed to overcome of this problem. The aim of this study is to develop an artificial intelligence-based model for the classification of dry beans. In the study, 13,611 dried bean samples of seven varieties were used. Due to the uneven distribution of the data, firstly, it was balanced as much as the number of data belonging to the class (522), and then 3654 dry bean samples were selected.After the data balancing  at least as much as the number of data belonging to the class (522) Due to the distribution imbalance of the data, 3654 dry bean samples were selected. There are 16 morphological features of beans. by the feature selection algorithm, the performance has been increased . The best model performance  accuracy rate was 98.2% and AUC 1, PPV 100%, TPR 100%. The Results suggested that dry bean seeds can be classified with a high success rate by Artificial Intelligence Based Classification.