Yapay Zekâ ile Kızılçam (Pinus brutia Ten.) ve Karaçam (Pinus nigra Arnold.) Ağaçlarında Üst Boy Tahmini

Authors : Emre Kuzugüdenli

Pages : 563-572

Doi:10.29137/umagd.851315

View : 12 | Download : 9

Publication Date : 2021-06-18

Article Type : Research

Abstract :Kızılçam ve karaçam Türkiye için ekonomik ve ekolojik olarak yüksek öneme sahip asli orman ağacı türleridir. Üst boy yetişme ortamının verimliliğini belirlemek için kullanılan önemli parametrelerden biridir. Gerçekleştirilen bu çalışmada karaçam ve kızılçam türünde üst boyun göğüs çapı ve ağaç yaşı parametreleriyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bununla birlikte göğüs çapından ağaç boyu tahmininde sıklıkla kullanılan regresyon analizi ile bir tür yapay zekâ uygulaması olan Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle elde edilen sonuçların kıyaslanması da hedeflenmektedir. İleri Beslemeli-Geri Yayımlı YSA ile eğitilen ağın tahmini ile gerçek üst boy değerleri arasındaki ilişkiler incelendiğinde karaçamın 1 girdili modeli için R2 değeri 0,25 olarak, 2 girdili modeli için R2 değeri 0,72 olarak belirlenmiştir. Kızılçam için oluşturulan 1 girdili model için R2 değeri 0,28 olarak, 2 girdili modeli için R2 değeri 0,41 olarak belirlenmiştir. Kızılçama ait en iyi YSA modelinin başarısının (R2 = 0,41) regresyon analizi ile tahmin edilen üst boy modelinin başarısına (R2 = 0,11) göre daha başarılı olduğu görülmektedir. Benzer şekilde karaçama ait en iyi YSA modelinin başarısının (R2 = 0,72) regresyon analizi ile tahmin edilen üst boy modelinin başarısına (R2 = 0,37) göre daha başarılı olduğu görülmektedir.
Keywords : Yapay Sinir Ağları (YSA), Regresyon modeli, Üst boy tahmini, Kızılçam, Karaçam