Mısır tarlasında görüntü işleme yöntemi ile yabancı otların tespiti

Mısır, tarımsal açıdan büyük öneme sahip olan bir bitkilerin başında gelmektedir. Dünyanın en önemli tahıllarından biri mısırdır. Ancak mısır bitkisi, yabancı otlarla mücadele açısından biraz hassas bir bitkidir. Bu yabancı otlar, mısır bitkisinin büyümesini ve verimini olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle mısır yetiştiriciliğinde yabancı ot tespiti ve kontrolü büyük önem taşır. Bu yabancı otların mısırın v5 gelişim evresine kadar olan yabani otları tanımlamak için görüntü işlemeyi kullanmak, tarım üreticilerine büyük kolaylık sağlayıp otomatik algılama ve kontrol imkânı sağlanması hedeflenmiştir. Bu teknolojiler, tarımsal verimi artırmak ve yabancı ot kontrolünü etkinleştirmek için önemli araçlardır. Bu çalışmada, Roboflow ile makine öğrenmesinden yararlanarak kendi görüntü veri setlerimizi oluşturup, eğitimde kullanılacak görüntülerdeki yabancı otların mısırdan ayrıştırılıp, tespit edilmesi işlemi yapılarak kendi veri setimiz oluşturulmuştur. Roboflow üzerinden online oluşturduğumuz veri setini Google Colab' a eklenmesi sağlanmıştır. Yüksek doğruluk oranına sahip nesne tanımlama algoritmaların öncülerinden Yolo v9 derin öğrenme kütüphanesini de dahil edip, geliştirdiğimiz algoritma ile oluşturduğumuz veri seti üzerindeki mısır dışındaki yabancı otların tespitinin sağlanması hedeflenmiştir. Ayrıca mısır tarlası içerisindeki yabancı otların yoğunlukta olduğu kısımlar bölgeler halinde belirlenmiştir. Böylece o bölgelere lokal ilaçlama yapılarak hem ilaç maliyetinden tasarruf hem de sağlıklı mısırların daha az kimyasala maruz kalacağından dolayı aynı zamanda daha çevreci bir sistem yapılması sağlanmıştır.