Topraktaki kum oranının LDR sensörleri ve akıllı algoritmalarla kestirimi

Bu çalışmada, doğrusal regresyon, yapay sinir ağı ve uyumlu sinirsel-bulanık çıkarım sistemi gibi popüler yapay zeka metodları kullanılarak toprak bünyesinin kum ihtivası üzerine çeşitli analiz ve tahminlemeler yapılmıştır. Toprağın inorganik yapısını oluşturan kil, silt ve kum tanecikleri, yoğunluk farklarından dolayı su içerisinde farklı hızlarda çökelmektedirler. Bu noktadan yola çıkılarak bir beher içerisinde hazırlanan su ve toprak solüsyonundaki parçacıkların, farklı hızlarda çökelme özelliklerinden faydalanılarak toprak örneğindeki kum miktarı üzerine tahminlemeler yapılmıştır. Parçacıklar arasındaki en iri tanecikli yapı kum olduğundan basit teçhizatlar ile daha kolay gözlemlenebilir ve işlenebilir sonuçlar üretmektedir. Beherden geçirilen ışığın şiddetinin kumun çökelmesi sonucu değişimiyle elde edilen işaret serileri regresyon, ANN ve ANFIS gibi makine öğrenmesinde sıkça kullanılan methodlar ile işlenerek yapılan tahminlemelerin tutarlılığı incelenmiştir. Kabaca kum tayini gerektiren ve çok hassas ölçümlemeler gerektirmeyen durumlarda kullanılabilecek analiz ve tahminleme yöntemlerinin başarıları detaylı olarak karşılaştırılmıştır. Kolay ve ucuz bulunabilen araçlar kullanılarak oluşturulan bu düzenek ile, çıkan sonuçların başarıları da hesaba katılarak, mobil bir ölçümleme cihazının uygulanabilirliği de tartışılmıştır.