- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (ISMSIT) Special Issue
- A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches
A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches
Authors : Asena Gökçe Albay, Yunus Doğan
Pages : 313-322
Doi:10.31590/ejosat.818934
View : 20 | Download : 8
Publication Date : 2020-11-30
Article Type : Research
Abstract :Tarım, ilk çağlardan beri dünyadaki en önemli ihtiyaçlarımızdan biri olmuştur. Günümüzde, özellikle tarımda insan bilgisi ve deneyimi yine de en verimliliğe ulaşma konusunda eksiktir. Bir bitkinin %100 verime yakın büyümesi için, birden çok değişkenin optimum durumda olması gerekir. Tarım Takip Sisteminde insanlar bitki yetiştirmek için gerekli ortamı, yani değişkenlerinin optimum seviyelerini kontrol edebilmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada Nesnelerin Interneti (IoT) cihazı ve 2 sensör içeren bir donanım sistemi tasarladık. Bu donanım sistemine güç sağlamak için güneş enerjisi kullanılmıştır. Ayrıca, bu sensörler Dijial Nem ve Sıcakık (DHT11) ile Toprak Nemi sensörleridir. Sensörlerden gelen değerler bir IP Adresi ile okunur. Bu değerler SQLite veritabanına yazılır ve son 5 kayıt çubuk grafiklerle görüntülenir. Kullanıcılar bitkileri optimum değerlerle kaydedebilirler. Bu değerler ile tahminlerde bulunabilir. Bununla beraber, son 5 yılda güneş açısının sıcaklık ve nem üzerindeki etkisini aylarla birlikte inceledik. Bu verileri kullanıcı tarafından eklenen bitkilerle karşılaştırarak en uygun ve en yakın ayları kullanıcıya uyarı olarak sunduk. Anlık kayıtlarla başka bir tahmin mümkündür. Araştırdığımızda bitkinin durumunun sıcaklık ve neme göre kategorize edilebileceğini gördük. Anlık veriler kontrol edilerek K-En Yakın Komşu sınıflandırma algoritması kullanılarak bu oranlara göre kullanıcıya uyarı mesajı gönderilir. Sonuç olarak testlerde elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın verimliliği artırabileceğini göstermiştir.Keywords : E-Tarım, Nesnelerin interneti, Veri madenciliği, Mobil uygulamalar