Uzaktan algılama ve görüntü işleme tarıma uygulanması

Tarım, geçmişten günümüze insanoğlunun en önemli ihtiyaç ve geçim kaynaklarının başında gelmektedir. Tarım daima bir teknolojik değişim ve gelişim içerisinde olmuştur. Günümüzde de teknolojinin hızlıca gelişmesinden tarım sektörüde çok fazla etkilenmektedir. Artık tarım alanında derin öğrenme yöntemleri gibi bilgisayarlı görü teknikleri yaygın olarak kullanılmaya başlanmaktadır. Elma bahçelerinde ağaçlardaki meyveler olgunlaşıp satışa hazır hale geldiklerinde tarladaki toplam rekolte bu konuda deneyimli kişiler tarafından tahmin edilir ve satışlarda ortalama bu tahminler üzerinden yapılır. Bu araştırma ile elma bahçelerinden alınan görüntüler bilgisayar ortamına aktarılıp derin öğrenme teknikleri ile elde edilen sayısal veriler kullanılarak yapay zeka yardımıyla meyve rekoltesi tahmini yapılması sağlanmıştır. Bu sayede deneyimli kişilere ihtiyaç kalmadan yapay zeka yardımıyla elde edilen verilerle sağlıklı bir rekolte tahmini yapılması sağlanarak daha güvenilir bir ticaret yapılması amaçlanmaktadır. Tez araştırmamızda, Şanlıurfa Küçük Akziyaret köyünde bulunan elma ağaçlarının görüntüleri alınarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Elma rekoltesi tahmini için gerekli veriler Phyton proglama dili kullanılarak Anaconda programı ve Anaconda programının alt programı olan Spyder kullanılarak kodlanmıştır. Kodlamada OpenCV, Numpy kütüphanelerinden faydalanılmıştır. YOLOv3 yapay sinir ağı kullanılarak nesne tanıma yapılacaktır ve bu bilgiler doğrultusunda ağaçtaki tahmini elma miktarı hesaplanıp rekolte hesaplanacaktır.