Bitkilerde görülen hastalıkların derin öğrenme yöntemleriyle tespiti ve sınıflandırılması

Günümüzde, teknolojide meydana gelen hızlı gelişmelere bağlı olarak tarımsal çalışmalar da bu gelişmelerden olumlu olarak etkilenmiş ve hassas tarım kavramı ortaya çıkmıştır. Hassas tarım tarlada çalışan insan iş gücünü en aza indirmeyi ve bununla birlikte teknolojiyi kullanarak verimi en üst düzeye çıkarmayı hedeflemektedir. Hassas tarım uygulamaları, çiftçinin ihtiyaçları doğrultusunda gelişim göstermektedir. Çiftçinin en büyük ihtiyaçlarından birisi de elde ettiği ürünün kaliteli ve verimli olmasıdır. Bu yüzden bitkinin yaşam evrelerinde hastalıklardan uzak tutulması gerekmektedir. Bir bitki yaşam evresinin her adımında gözlemlenmeli ve hastalıklardan olabildiğince uzak tutulmalıdır. Bitkinin herhangi bir hastalığa yakalanması durumunda bu hastalık ilk evrelerde tespit edilebilmelidir ki bitkiye ve ürününe çok fazla bir zarar vermeden engellenebilsin. Bitkideki hastalığın başlangıç durumunda tespit edilip iyileştirilmesi, bitki ürünlerinin kalitesinin düşmesinin önüne geçebilmektedir. Hassas tarım uygulamaları ile bitkilerde görülen hastalıkların otomatik olarak tespit edilmesi ve hastalık türünün belirlenmesi mümkün olmaktadır. Bu tez çalışmasında, domates ve elma yapraklarındaki hastalıkların tespiti ve sınıflandırılması derin öğrenme yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan Konvolüsyonel Sinir Ağı (KSA) modeli ve Learning Vector Quantization (LVQ) algoritması tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Deneysel çalışmalar domates ve elma yaprakları için ayrı ayrı yapılmıştır. Domates yapraklarından oluşan veri setinde 4 farklı hastalıklı yaprak ve 1 sağlıklı yaprak olmak üzere toplam 5 farklı sınıf için deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Elma yaprakları üzerinde gerçekleştirilen çalışmalarda ise Yalova ilinde bulunan elma bahçelerindeki yaprakların kamera ile görüntüleri alınmış ve deneysel çalışmalar ağaç üzerindeki yaprak görüntüleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, çalışmada önerilen konvolüsyonel sinir ağları tabanlı yöntemin yapraklardaki hastalıkların tespitinde başarılı olduğunu ve tarımsal alanlarda hastalık tespiti ve sınıflandırma çalışmaları için etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.