Süne ve kımıl zararlılarının ses işleme yöntemleri ile sınıflandırılması ve bir gömülü sistem gerçeklemesi

Tahıl türleri dünyanın her yerinde yaygın olarak ekilen ve yiyecek olarak tüketilen bitki türleridir. Çeşitli yerel mutfaklarda özellikle büyük yer tutan tahıl ürünlerinin üretimi ekonomik açıdan da büyük önem arz etmektedir. Bu önem tahıl ürünlerinin üretimine zarar veren canlıların tespitini ve bu canlılarla mücadeleyi ya da bu canlıların kontrolünü zorunlu kılmaktadır. Türkiye'deki beslenme alışkanlığında buğday temelli ürünlerin tüketimi büyük yer kaplamaktadır. Türk tarımında da bu doğrultuda buğday üretimi konusunda geniş alanlar kullanılmaktadır. Buğdayın üretim ve tüketim açısından sahip olduğu önem, elde edilen ürünlerin yıllara göre güvenilir, sağlıklı ve bol olmasını dayatmaktadır. Beklenmedik mevsimsel değişimler bir yana buğday zararlılarının etkin kontrolü ürün güvenliği için yaşamsal önemdedir. Süne ve kımıl zararlı türleri buğday üretimine zararı uzun yıllardır tespit edilmiş, ülkemizin buğday üretimi yapılan hemen her noktasında farklı yoğunluklarda da olsalar birlikte rastlanan, benzer mevsimsel davranışlara sahip böcek türleridir. En önemli tahıl zararlıları olarak gösterilebilecek bu böceklerin kontrolü ve zirai faaliyetlerin güvenliği için önerilebilecek erken tespit yöntemleri tarımsal faaliyetlerin planlanması ve güvenilirliği açısında önemli bir katkı sağlayacaktır. Bu tez çalışmasının odaklandığı yer tam da burasıdır. Tez çalışmasında süne ve kımıl zararlılarının erken tespiti ve sınıflandırılması amacıyla çeşitli ses analiz ve işleme yöntemlerinden elde edilen verileri kullanan bir sistem modeli önerilmekte ve bu modelin uygulandığı bir gömülü sistem uygulaması örnek olarak gösterilmektedir. Tezin ilk bölümü giriş bölümü olarak tasarlanmıştır ve yukarıda bahsedilen amacın altının doldurulması ve hipotezin formüle edilmesiyle başlamaktadır. Hipotez, "Süne ve kımıl zararlıları, yüksek örnekleme frekansına sahip ses verilerinden elde edilen öznitelik vektörleri kullanılarak, makine öğrenmesi yöntemleri ile yüksek başarı ile sınıflandırılabilir ve bu yöntem erken tespit uygulaması olarak kullanılabilir" şeklinde özetlenebilir. Bu bölüm literatür taraması, ihtiyaçların tartışılması ve veri toplama işlemini de içermektedir. Çalışma doğası gereği disiplinler arası bir karakter taşımaktadır. Bu nedenle entomoloji ve bitki koruma alanlarından bilgilere yer verilmiştir. Ayrıca böceklerin sınıflandırılması, ve bu sınıflandırılmada ses verilerinin kullanılmasına dair akademik çalışma örnekleri de sunulmuştur. Tezde incelenen dört zararlı türü hakkında bilgiler ve bu zararlıların ses kayıtlarının alınması süreci de birinci bölümde işlenmiştir. Ses kayıt sürecinde kullanılan donanımlar ve yazılımlar ile bu amaçla oluşturulan sistem de bu bölümde tanıtılmıştır. Tez çalışmasının ikinci kısmı matematiksel arka planın incelenmesine ayrılmıştır. Tezde özellikle yaygın kullanılan ses işleme ve otomatik konuşma tanıma yöntemleri kullanılmıştır. Ses verisinin incelenmesinde kullanılan yöntemlerin tanıtılmasında ilgili yönteme ilişkin matematiksel denklemlerden faydalanılmıştır. Ses verisinin incelenmesinin çeşitli aşamalarında Sıfır Geçiş Oranı, Enerji, Entropi, Spektral Ağırlık Merkezi, Spektral Yayılma, Spektral Entropi bilgileri incelenmiş, ses verisinden elde edilen öznitelik vektörlerinde Doğrusal Öngörülü Kepstral Katsayıları, Mel Frekans Kepstral Katsayıları ve Çizgi Spektral Frekansı yöntemleri kullanılmıştır. Bu bölümün devamında ise verilerin otomatik sınıflandırmasında kullanılan makine öğrenmesi yöntemi olan k - En Yakın Komşu algoritması tanıtılmıştır. Üçüncü kısım matematiksel arka planda belirtilen yöntemlerin uygulanmasıyla ortaya çıkan sistem modelinin tanıtıldığı bölümdür. Sistem modelinin oluşturulması ve bu modele ilişkin performans analizi yöntemleri bu bölümde işlenmiştir. Bayes Hata Oranı ve Karmaşıklık Matrisleri tanıtıldıktan sonra bölüm sistem modelinin MATLAB yazılım ortamındaki performansından elde edilen ara sonuçların verilmesi ve bu sonuçların değerlendirilmesiyle sonuçlanmaktadır. Bu ara sonuçlar orta süreli istatistik verilerinden elde edilen histogramlar, Bayes Hatası Tabloları, komşuluk sayısının sistem doğruluğuna etki grafiği gibi verilerden oluşmaktadır. Sistem modelinin makine öğrenmesi kısmında kullanılan veri ikinci bölümde açıklanan üç ses özellik çıkarma yöntemi olan Doğrusal Öngörülü Kepstral Katsayıları, Mel Frekans Kepstral Katsayıları ve Çizgi Spektral Frekansı yöntemlerinin farklı kombinasyonları ile elde edilen öznitelik vektörleridir. Sistem performansının bu yöntemlerin kombinasyonlarına göre davranışı incelenerek en başarılı yöntem kombinasyonu seçilmiştir. Mel Frekans Kepstral Katsayıları ve Çizgi Spektral Frekansı yöntemlerinin birlikte kullanıldığı bu yapı sınıflandırma doğruluk performansı açısından en başarılı sonucu vermiştir. Tezin dördüncü kısmı gömülü sistem yaklaşımına ilişkindir. Bu kısımda üçüncü bölümde en başarılı sonucu veren Mel Frekans Kepstral Katsayıları ve Çizgi Spektral Frekansı yöntemlerine dayanan yapı UDOO QUAD adlı mikrobilgisayar üzerinde uygulanmıştır. Bu uygulama sırasında kullanılan Python yazılım dili açık kaynak kodlu olması ve sayısal yöntem uygulamalarına olanak tanıyan geniş kütüphanelere sahip olması nedeniyle seçilmiştir. Verilerin mikrobilgisayar üzerinde okunması sırasında yaşanan problemler ve bu problemlere ilişkin çözüme de bu bölümde değinilmektedir. Sistemin bu mikrobilgisayar üzerinde yeniden kurulmasının nedeni bu tez ile başlayan çalışmaların sonucunda sahada kullanılabilir bir tümleşik tasarımın olanaklı olduğunu göstermektir. Tez çalışmasının sonuç bölümü ara sonuçların tekrar değerlendirilmesine ek olarak gömülü sistem gerçeklemesinden elde edilen karmaşıklık matrisi, doğruluk ve hassasiyet verilerinin incelenmesini içermektedir. Gömülü sistem uygulamasında yönelik değerlendirme oldukça açık bir şekilde saha uygulaması için yapılacak bir tasarımın programlama dili, uygulama algoritması, algoritmanın uygulanacağı mikrokontrolcü gibi konuların gelecek çalışmalar açısından tekrar ele alınması gerektiğini göstermekle beraber, kurulan matematiksel model ve yapılan uygulamanın hipotezi doğruladığını söylemek mümkündür. Tez çalışmasında önerilen yöntem, hedeflenen amaç doğrultusunda bir ilk çalışmadır ve bu ilk adım hedeflediği parametreleri sağlayarak, daha ucuz, verimli ve etkili ticari ya da bilimsel uygulamalar açısından bir temel oluşturma görevinin altından fazlasıyla kalmaktadır. Sonuç bölümü bu değerlendirme ve gelecek çalışmalara dair olasılıkların incelenmesiyle bitmektedir.