Derin öznitelikler kullanılarak kiraz yapraklarında külleme hastalık seviyesinin sınıflandırılması

Kiraz meyvesi, Prunus avium familyasına ait etli ve sert çekirdekli bir meyve çeşididir. Tüm dünyada tüketilen ve ticari değeri yüksek olan kiraz meyvesinin, ülkemizde de önemli ölçüde üretimi ve ihracatı yapılmaktadır. Kiraz bitkisi, yetiştirilmesi zor olan meyve türlerinden biridir. Yaygın olarak yetiştirilen bu bitki türünün büyütülmesi ve yaşatılması sürecinde çeşitli pestisit hastalıklarla karşılaşılmaktadır. Bu hastalıkların tespitinde uzman görüşlerinden ve çitçi deneyimlerinden yararlanılsa da bitkilerin sağlıklı bir şekilde yetiştirilmesinde yeterli olmamaktadır. Bu nedenle, günümüzde bitkilerin ekiminden hasatına kadar ki tüm süreçlerin izlenmesinde bilgisayar teknolojisinden faydalanılmaktadır. Tarımda kullanılan görüntü işleme ve makine öğrenmesine dayalı yapay zekâ uygulamaları daha güvenli, daha hızlı ve daha uygun maliyetli operasyonlara olanak sağlamaktadır. Bilgisayar destekli tarım analiz sistemleri bitki hastalıklarının tespit edilmesi, tanımlanması ve izlenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Geliştirilen bu sistemler tarımsal verimliliği arttırmak ve sağlıklı mahsuller yetiştirmek noktasında yenilikçi çözümler sunmaktadır. Özellikle bitki hastalıkların tespit edilmesi ve izlenmesi süresinde doğru kararlar alınmasına yardımcı olmaktadır. Bu araştırmada kiraz bitkisinin yapraklarında görülen bakteriye dayalı hastalıkların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu hastalıkların tespitinde ön-eğitimli konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak (Convolutional Neural Network- CNN) hastalığa ait öznitelikler belirlenmiştir. Elde edilen bu öznitelikler ise CNN ağının son katmanında yer alan varsayılan sınıflandırıcı yerine LDA (Linear Discriminant Analysis), KNN (K-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine) sınıflandırıcılarının aracılığıyla; sağlıklı, az veya çok hastalıklı bitki tespitini yapmak amacıyla kullanılmıştır. Genel deney sonuçlarına göre çok sınıflı bu problemde en iyi başarım %88.1 ile Doğrusal SVM (Linear SVM) sınıflandırıcısı ile el edilmiştir