Tarım sektöründe yapay zeka uygulamaları

Günümüzde tarım sektörü, artan dünya nüfusu, azalan tarım arazileri ve iklim değişikliğinin etkileri nedeniyle, verimliliği yükselten yenilikçi yaklaşımlara ihtiyaç duymaktadır. Akıllı tarım, ileri teknolojilerin bütünleştirilmesiyle bu tarımsal süreçleri optimize eden modern bir çözüm sunmaktadır. Sensörler, yapay zekâ, görüntü işleme algoritmaları ve robotik sistemler, tarımsal verimliliği artırmanın yanı sıra gıda güvenliğini sağlamada kritik roller üstlenmektedir. Özellikle buğday sınıflandırma, hem genetik çeşitliliğin korunması hem de çevresel koşullara uygun tarım uygulamalarının geliştirilmesi açısından stratejik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, buğday çeşitlerinin doğru ve hızlı sınıflandırılmasını sağlamak amacıyla çeşitli derin öğrenme modellerinin performansı detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Kullanılan modeller arasında VGG19, InceptionV3, ResNet50, Xception, ResNet101, EfficientNetB5 ve EfficientNetB7 bulunmaktadır. Eğitim test doğruluk oranları sırasıyla %96,44, %97,48, %95,77, %94,92, %95,59, %97,61 ve %95,42'dir. Elde edilen bulgular, EfficientNetB5 (%97,61) ve InceptionV3 (%97,48) modellerinin buğday sınıflandırma performansı açısından diğer modellere kıyasla daha üstün olduğunu ortaya koymuştur. Bu başarı, EfficientNetB5 mimarisinin optimize edilmiş parametre yapısı ve düşük hesaplama maliyetleri ile daha iyi bir performans sağladığını göstermektedir. Bunun yanında, InceptionV3 modelinin karmaşık buğday desenlerini tanımlamadaki üstünlüğü, modelin tarımsal görüntü işleme alanında etkin bir şekilde kullanılabileceğini kanıtlamaktadır. Ayrıca bu iki en başarılı modeli birleştirerek oluşturulan bir Topluluk Öğrenme modelinin (%98,2) diğer tüm modellere göre daha başarılı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Özellikle tarımsal görüntülerin boyutu ve çeşitliliği, modellerin performansı üzerinde belirleyici bir etken olmuştur. Sonuçlar, doğru buğday sınıflandırmasının, tarımsal üretim süreçlerinde kaynak kullanımını optimize ederek ekonomik kayıpları minimize edebileceğini ve uluslararası standartlara uygun tarım ürünlerinin ticaretine katkı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, tarımsal sınıflandırma süreçlerine yapay zekâ tabanlı çözümler sunarak, akıllı tarım uygulamalarının etkinliğini artırmayı amaçlamaktadır.