Kayısı yapraklarının evrişimsel sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

Bitkilerin insan hayatındaki önemi büyüktür. Bitkiler, besin sektörü, endüstri ve medikal gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Dünya üzerinde 310.000 – 450.000 arasında bitki çeşidinin varlığı bilinmektedir. Her geçen gün bilinmeyen yeni türler de ortaya çıkmaktadır. Günümüzde bitki taksonomisi daha çok geleneksel yöntemler ile yapılmaktadır. Uygun, pratik ve otomatik bir bitki tanıma sisteminin oluşturulması bitkilerin sınıflandırılması, anlaşılması ve yönetilebilmesi açısından oldukça kullanışlı bir çalışmadır. Yaprak özelliklerinden bitki tanıma, bitki sınıflandırmada kullanılan yöntemlerden bir tanesidir. Bitkilerin muhafazası ve tanınabilirliğini sağlamak için her türe ait bir bitki veri tabanı kurmak bitki tanımada uzmanlar için önemli bir adımdır. Dijital bitki kataloglama sistemi hazırlamak için bilgisayar görmesi uygulamaları ve görüntü işleme tekniklerini kullanan otomatik yaprak tanıma sistemlerinin tasarlanması, bitki türlerinin sınıflandırılmasına da hız ve verimlilik katacaktır. Bu tezde, yedi farklı kayısı türüne ait yaprak imgeleri kullanılmıştır. Bu türler sırası ile Apikoz Şalak, Çataloğlu, Çekirge İz, Hacıkızı, Hırmanlı, Paviot ve Tokatoğlu Erzincan'dır. Yedi farklı kayısı türüne ait yaprak imgeleri kullanılarak kayısı türleri derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan Evrişimsel Sinir Ağları kullanılarak %91,34 ±0,77 doğru sınıflandırma başarımı ile kayısı türleri sınıflandırılmıştır. Diğer bir derin öğrenme yöntemi olan Yerel Alıcı Alanlar-Aşırı Öğrenme Makinesi kullanılarak %97,26±0,95 doğru sınıflandırma başarımı ile kayısı türleri sınıflandırılmıştır.