Derin öğrenme yöntemleri ile asma yaprak hastalıklarının sınıflandırılması

Asma yaprağı, insanlık için önemli bir besin kaynağıdır. Taze tüketiminin yanı sıra, bu bitki geniş bir ürün çeşitliliği sağlar. Dünya genelinde yaygın olarak yetiştirilen bu bitki ekonomik değere sahiptir. Asma yapraklarını etkileyen hastalıklar, hem meyveye hem de yapraklara zarar vererek önemli maddi kayıplara neden olabilir. Salamura asma yaprağına olan artan talep, bağcılıkta yeni bir üretim modeline yol açmaktadır. Bol ve yüksek kaliteli ürün elde etmek için bağlarda farklı kültürel yöntemlerin uygulanması aynı zamanda hastalıkların erken teşhis edilmesi ve gerekli önlemlerin alınması çok önemlidir. Gelişen teknolojiyle ortaya çıkan görüntü işleme yöntemi, tarımsal faaliyetlerde bitki hastalıklarının doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar. Bugün, yapay zeka ve görüntü işleme uygulamalarının tarımda kullanımının artması, bu alandaki sorunlara çözümler sunmakta ve bugüne kadar kullanılan yöntemlere alternatifler yaratmaktadır. Son yıllarda, bitki teşhis sistemleri, tür tanımlama, verim ve hastalık gibi sorunların çözümünde başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, konvolüsyonel sinir ağları kullanarak asma yapraklarını hastalıklı ve sağlıklı yapraklar olarak sınıflandırmak ve tanımlamaktır. Colomerus vitis (bağ uyuzu) ve Plasmopara viticola (mildiyö) enfekte yapraklar ile sağlıklı asma yaprakları, önceden eğitilmiş derin öğrenme modelleri VGG16, VGG19, InceptionV3, Xception, MobilNet ve DenseNet201 kullanılarak sınıflandırıldı. Analiz, VGG16 modeliyle %95,33; VGG19 modeliyle %98,00; InceptionV3 modeliyle %96,67; Xception modeliyle %94,67; MobileNet modeliyle %96,00 ve DenseNet201 modeliyle ise %96,67 sınıflandırma doğruluğu gösterdi. En yüksek sınıflandırma başarısı VGG19 modeli ile elde edilmiştir. Modellerin performansı doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F-1 skor metrikleri aracılığıyla değerlendirildi. Elde edilen sonuçlar, bu yöntemlerin asma yaprak hastalık türlerinin belirlenmesinde başarıyla kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca bu çalışmanın literatüre temel katkısı, bağ uyuzu ve mildiyö hastalıkları ile sağlıklı olmak üzere üç farklı sınıf için narince üzüm çeşidine ait asma yapraklarından oluşan yeni bir veri seti oluşturulmasıdır.