Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ayçiçeği bitkisinin gelişim evrelerinin tespiti
Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ayçiçeği bitkisinin gelişim evrelerinin tespiti
Yazar: Karahanlı, Gülay; Taşkın, Cem
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 39 No. 3, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Derin öğrenme,Evrişimsel sinir ağları,Görüntü sınıflandırma,Hassas tarım,Transfer öğrenme

Son yıllarda gelişen hassas tarım teknolojileri sayesinde tarımsal ürünlerin sulanması, gübrelenmesi, ilaçlanması, yabancı otların ayıklanması, hasat edilmesi gibi birçok işlem otonom sistemler tarafından yapılabilmektedir. Özellikle ayçiçeği gibi bazı bitki türlerinde bu işlemlerin ne zaman uygulanacağına, büyük ölçüde bitkinin içerisinde bulunduğu gelişim evresine göre karar verilmektedir. Bu çalışmada ayçiçeği bitkilerinin gelişim evrelerinin sınıflandırılabilmesi için derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Dron ile alınan görüntüler yüksek çözünürlüklü olduğundan her biri 6 eşit parçaya bölünmüş ve sonrasında 8 sınıf belirlenerek her sınıfa ait görüntüler ayıklanmıştır. Her sınıfta 1600 adet olmak üzere, toplamda 12800 adet görüntüden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. AlexNet, InceptionV3, ResNet101, DenseNet121, MobileNet ve Xception olmak üzere altı farklı derin öğrenme modeli, Sgd, Adam ve Rmsprop optimizasyon yöntemleriyle test edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Modellerin başarılarının doğru değerlendirilebilmesi için eğitilen modeller farklı bir araziden alınan görüntüler ile oluşturulan ikinci bir veri seti üzerinde de test edilmiş ve yüksek başarı oranları elde edilmiştir. Ayrıca bitkinin hangi evrede olduğuna net karar verilemeyen görüntüler için 7 sınıflı bir test seti oluşturulmuş ve modellerin başarı oranları test edilmiştir. 7-8 ara sınıfında bulunan görüntüler için başarının çok düşük olduğu gözlemlenmiş, bu sınıf için de başarı oranını arttıracak resim işleme tekniklerinde kullanılan filtreler görüntülere uygulanarak modeller yeniden eğitilmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir.

Son yıllarda gelişen hassas tarım teknolojileri sayesinde tarımsal ürünlerin sulanması, gübrelenmesi, ilaçlanması, yabancı otların ayıklanması, hasat edilmesi gibi birçok işlem otonom sistemler tarafından yapılabilmektedir. Özellikle ayçiçeği gibi bazı bitki türlerinde bu işlemlerin ne zaman uygulanacağına, büyük ölçüde bitkinin içerisinde bulunduğu gelişim evresine göre karar verilmektedir. Bu çalışmada ayçiçeği bitkilerinin gelişim evrelerinin sınıflandırılabilmesi için derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Dron ile alınan görüntüler yüksek çözünürlüklü olduğundan her biri 6 eşit parçaya bölünmüş ve sonrasında 8 sınıf belirlenerek her sınıfa ait görüntüler ayıklanmıştır. Her sınıfta 1600 adet olmak üzere, toplamda 12800 adet görüntüden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. AlexNet, InceptionV3, ResNet101, DenseNet121, MobileNet ve Xception olmak üzere altı farklı derin öğrenme modeli, Sgd, Adam ve Rmsprop optimizasyon yöntemleriyle test edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Modellerin başarılarının doğru değerlendirilebilmesi için eğitilen modeller farklı bir araziden alınan görüntüler ile oluşturulan ikinci bir veri seti üzerinde de test edilmiş ve yüksek başarı oranları elde edilmiştir. Ayrıca bitkinin hangi evrede olduğuna net karar verilemeyen görüntüler için 7 sınıflı bir test seti oluşturulmuş ve modellerin başarı oranları test edilmiştir. 7-8 ara sınıfında bulunan görüntüler için başarının çok düşük olduğu gözlemlenmiş, bu sınıf için de başarı oranını arttıracak resim işleme tekniklerinde kullanılan filtreler görüntülere uygulanarak modeller yeniden eğitilmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir.