Görüntü işleme tabanlı bitki türleri ve hastalıkları tanıma

Son zamanlarda, bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ile birlikte görüntü işleme tabanlı örüntü tanıma ve sınıflandırma konularına olan ilgi artmıştır. Bu bağlamda, görüntü işleme teknolojisi; tıp, tarım, coğrafi bilimler, güvenlik sistemleri, uzay bilimleri, endüstriyel üretimler ve savunma sanayisi gibi daha birçok alanda yenilikler ve kolaylıklar sağlamıştır. Bu tez çalışmasında; bitki türlerinin tanınması, yeni türlerin tespit edilmesi, zararlı bitkilerin belirlenmesi ve bitki hastalıklarının erken tespiti gibi konular esas olmak üzere tarımsal problemlerin çözümü için yapay zekâ ve görüntü işleme tabanlı sistemler geliştirilmesine odaklanılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, bitki türlerinin tanınması ve hastalıkların tespiti için var olan yöntemler geliştirilmiş ve yeni yöntemler önerilmiştir. Bu geliştirilen ve önerilen yöntemler aşağıda belirtilmiştir: • Bitki yaprağının geometrik şekline dayalı Kenar Adım (KA) yöntemi, • Yaprak tabanlı bitki türlerinin sınıflandırılması için bölme yaklaşımı kullanılarak şekil, renk ve doku tabanlı hibrit bir sistem, • Doku özellikleri çıkarmak için kullanılan YİÖ yönteminin geliştirilmiş versiyonu olarak BOG-YİÖ yöntemi, • Bitki yaprak türlerinin tanınması için derin-dokusal tabanlı özellik çıkarıcı bir model, • Bitki türlerinin tanınması ve sınıflandırılması için Çok-Bölmeli Derin Evrişimsel Sinir Ağı (ÇB-DESA) modeli, • Gerçek zamanlı görüntüler kullanılarak önceden eğitilmiş derin sinir ağları ile geleneksel sınıflandırıcılarına dayalı yeni bir sınıflandırma mimarisi, • Kayısı hastalıklarının tespiti için Derin Sinir Ağlarına (DSA) dayalı farklı evrişim filtrelerini içeren derin bir model, • Derin Öğrenme Tabanlı Bitki Hastalıkları ve Zararlıları Tespit Sistemi (Çoklu-ESA PlantDiseaseNet) Önerilen bu yöntemlerin başarımını değerlendirmek amacıyla literatürde var olan veri setleri kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, gerçek zamanlı olarak elde edilmiş 15 farklı bitki hastalık görüntülerinden oluşan yeni bir veri seti inşa edilmiş ve bu veri seti kullanılarak deneysel çalışmalar yapılmıştır. Yapılan kapsamlı deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlara göre, bitki türlerinin ve hastalıklarının sınıflandırılmasında geliştirilen ve önerilen yöntemler yüksek başarı sağlamıştır. Bu yöntemler, gelecekte tarımsal problemlerin çözümü ile ilgili yapılacak olan otomatik tanı ve tespit sistemlerine temel oluşturacaktır. Bu tez çalışmasında, doğal ortamdan elde edilen bitki hastalık görüntüleri kullanılarak gerçek zamanlı otomatik Bitki Hastalık Tespit Yazılımı geliştirilmiştir. Bu sistem, MATLAB GUI platformu kullanılarak tasarlanmış ve masaüstü uygulaması olarak herkes tarafından kolaylıkla kullanılabilme imkânı sağlanmıştır. Bu yazılım, uzman kişilere destek olacak, kolay ve kısa sürede bitki hastalıklarının erken tespit edilmesine olanak sağlayacak, yeni enfeksiyonların oluşması ve hastalıkların neden olduğu verim kaybını önleyecektir. ANAHTAR KELİMELER: Bitki Tanıma, Bitki Hastalık Tespiti, Özellik Çıkarımı, Derin Öğrenme, Yapay Zeka, Sınıflandırma.