Derin Öğrenme ile Şeftali Hastalıkların Tespiti
Authors : Muzaffer Aslan
Pages : 540-546
Doi:10.31590/ejosat.883787
View : 18 | Download : 5
Publication Date : 2021-04-30
Article Type : Research
Abstract :Tarım ürünleri, dünyadaki canlıların beslenme ihtiyaçlarının karşılanması bakımından oldukça önemlidir. Dünya nüfusundaki hızlı artış tarımsal ürünlerde verimliğin arttırılmasını zorunlu hale getirmektedir. Sınırlı tarım alanlarında ürün verimliliğinin sağlanabilmesi bitkilerde görülebilecek hastalıklarının etkili bir şekilde ve zamanında tespiti oldukça önemlidir. Özellikle bazı meyve ağaçlarının kısa ömürlü olması bu ağaçlardaki hastalıkların doğru, zamanında ve hızlı bir şekilde tespitini daha önemli hale getirmektedir. Son zamanlarda görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan derin öğrenme, tarımsal faaliyetlerde etkili uygulamalar sunmaktadır. Bu çalışmada, şeftali ağacı hastalıklarının tespiti için evrişimli sinir ağ yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, daha önceden eğitilmiş AlexNet modeli ile şeftali ağaçlarında görülen monilya ve koşnili hastalık tespiti yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda, TRB1 bölgesinden alınan gerçek hastalık görüntülerinden oluşan veri seti ile gerçekleştirildi. Yapılan deneysel çalışmalarda %99,30 doğruluk oranında hastalık tespiti yapılmıştır. Mevcut çalışmalardan %1,44 daha yüksek doğruluk oranına sağlandı.Keywords : Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Bitki Hastalıkları