Tarımda Böcek Zararlılarının Derin Öğrenme Yöntemleri İle Tespit Edilmesi
Authors : Fatmanur Ateş, Ramazan Şenol
Pages : 67-79
View : 104 | Download : 100
Publication Date : 2023-12-08
Article Type : Research Paper
Abstract :Gün geçtikçe dünya genelinde insan nüfusu artış göstermektedir ve nüfusun artması ile tarım ürünlerine olan ihtiyaçta artmaktadır. Tarım alanları da nüfusun artması sebebiyle barınma gibi farklı amaçlarla kullanılmak zorunda kalındığından azalış göstermektedir. Ayrıca geçmişten günümüze bakıldığında tarımcılıkla uğraşan insan sayısında da azalma olduğu görülmektedir. Tüm bu sebebler mevcutta bulunan tarım arazilerinden elde edilebilecek ürün veriminin maksimum düzeyde olması gerektiğinin önemini gözler önüne sermektedir. Tarım alanları çeşitli sebeblerden ötürü zarar görebilmektedir ve elde edilecek mahsülün veya mahsüllerin verimleri düşebilmektedir. Tarım alanlarında çıkabilecek yangınlar, ekim olacak bölge için yanlış ürün seçimi, yanlış ilaçlama, hasat zamanının geçirilmesi, yanlış gübreleme vb. gibi tarım alanlarından ürün hasadını engelleyen veya ürün hasadını aza indiren hatalara örnek olarak verilebilir. Tarım alanlarındaki bitkilere zarar veren ve elde edilecek mahsülün verimini düşüren etkenlerden en önemlilerinden biri tarım zararlısı olan böcek türleridir. Tarım ürünlerinden maksimum verimin elde edilebilmesi için tarımda böcek zararlılarının ya ortadan kaldırılması ya da zararının en aza indirgenmesi gerekmektedir. Tarımda böcek zararlılarının mahsule verdiği zararı minimuma indirgeyebilmek için kimyasal ve biyolojik yöntemler kullanılmaktadır. Tarımda zararlı böceklerin türünün tespit edilebilmesi durumunda doğru biyolojik ya da kimsayasal yöntem uygulanabilir. Bu çalışmada Kaggle açık veri platformundan alınmış olan "Dangerous Farm Insects” veri seti kullanılmıştır. Veri seti içerisinde 15 farklı türe ait böcek zararlısından alınmış görüntüler bulunmaktadır. Farklı türlere ait görüntüler etiketlenerek derin öğrenme mimarilerinden, Inception_v3, ResNest50d ve Res2Net50d modelleri ile sınıflandırılmıştır. Sonuçlar farklı performans değerlendirme metriklerinden doğruluk ve kayıp değeri kullanılarak verilmiştir. Ayrıca modellerin tahmin başarıları karmaşıklık matrisleri verilerek sonuçlar yorumlanmıştır.Keywords : tarım, böcek zararlıları, derin öğrenme, sınıflandırma