Topraktaki besin değerlerinin yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesi ve analizi: ısparta örneği

Dünya nüfusundaki hızlı artış, her dönemde önemli bir sorun teşkil etmiş; buna karşılık doğal kaynaklar sınırlı kalmıştır. Özellikle Sanayi Devrimi gibi dönemlerde artış hızı daha da yükselmiş, bu durum doğayı koruma sorumluluğunu daha da önemli hâle getirmiştir. Bilinçsiz gübreleme, aşırı zirai ilaç kullanımı ve gereksiz sulama gibi uygulamaların önüne geçilmesi, alınabilecek temel önlemler arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, çiftçilerin toprak analizine dayalı bilinçli tarım uygulamalarına yönlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Arduino tabanlı taşınabilir bir NPK (Azot, Fosfor, Potasyum) sensör cihazı geliştirilmiştir. Eğitim sürecinde, Isparta İl Özel İdaresi'nden temin edilen 5 803 adet gerçek toprak analiz verisi kullanılmıştır. Sensör cihazı ile topraktan elde edilen pH, fosfor ve potasyum verileri kullanılarak; satürasyon, kireç ve organik madde değerleri random forest, bagging, logistic regression, decision tree ve XGBoost algoritması ile tahmin edilmiştir. XGBoost algoritması sırasıyla satürasyon, kireç ve organik madde için 77.07, 98.89 ve 93.35 ile en yüksek doğruluk oranını vermiştir. Elde edilen tahminler, kullanıcı dostu bir web arayüzüyle çiftçilere sunulmuştur. Bu sistem sayesinde hem tarımsal verimliliğin artırılması hem de sürdürülebilir tarımın desteklenmesi hedeflenmiştir.