Evrişimsel Sinir Ağı Mimarileri ve Öğrenim Aktarma ile Bitki Zararlısı Çekirge Türlerinin Sınıflandırması

Authors : Nurullah ŞAHİN, Nuh ALPASLAN, Mustafa İLÇİN, Davut HANBAY

Pages : 321-331

Doi:10.35234/fumbd.1228883

View : 52 | Download : 34

Publication Date : 2023-03-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Çekirgeler, mahsullere zarar vererek her yıl milyonlarca ton gıdanın yok olmasına neden olmaktadır. Etkili ve doğru çekirge tanımlama sistemlerinin geliştirilmesi, çekirge türlerinin kontrol altına alınması ve gıda kaybının önlenmesinde kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, ülkemizin ve dünyanın çeşitli yerlerinde görülen 11 farklı bitki zararlısı çekirge türü çeşitli evrişimsel sinir ağı modelleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti ülkemizin Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgesinde gözlemlenerek elde edilmiştir. Bu çalışmanın en büyük yeniliği, ülkemizde bulunan 11 farklı bitki zararlısı çekirge türüne ait GHCD11 adında yeni bir veri setinin oluşturulmuş olmasıdır. Bunun yanında, çalışmada 11 farklı bitki zararlısı çekirge türünün otomatik olarak sınıflandırılması için Keras kütüphanesinde bulunan ve görüntü sınıflandırmasında yaygın olarak kullanılan VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet121, EfficientNet, MobileNet kullanılmıştır. Öğrenme aktarımı ile GHCD11 veri seti üzerinde yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, %95 ile %99 aralığında kayda değer sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. Çalışma yeni bir veri seti sunmasının yanı sıra, bitki zararlısı çekirge türlerinin evrişimsel sinir ağı mimarileri ile otomatik tanı ve tespitinin yüksek başarım ile yapılabileceğini göstermesi açısından önem arz etmektedir.
Keywords : çekirge, sınıflandırma, görüntü işleme, derin öğrenme, evrişimsel sinir ağı

ORIGINAL ARTICLE URL