Akademik Veri Yönetim Sistemi
ICASEM 4th International Congress on Applied Sciences, Engineering and Mathematics, Tekirdağ, Türkiye, 20 Ekim 2022, ss.160-172
Son yıllarda dünyada bilgisayar kullanımının hızla yaygınlaşmasıyla, hemen hemen bütün bilim
dallarında bilgisayar sistemleri uygulanmaktadır. Bu şekilde, istenilen sonuçlara daha hızlı,
güvenilir az masraflı ve otomatik olarak ulaşılabilmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle, insan
gücü minimuma indirilmekte ve robotik çağ 1
gündeme gelmektedir. Bu durum gelişmiş
ülkelerde daha çok belirgindir, fakat diğer gelişmemiş ülkelerde de bu konu üzerinde çalışmalar
sürdürülmektedir. Geçtiğimiz 15 yıl boyunca tarımsal üretimde yeni algılama teknolojilerinin
geliştirmesi ve uygulanması konusunda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu yeni algılama
teknolojileri, tarımsal üretimde etkili ve verimli bir şekilde ölçüm yapmak, incelemek,
sınıflandırmak ve derecelendirmek için insan gücüyle yapılması zor ve zahmetli işleri rahatlıkla
yapabilme olanağı sağlamıştır. Görüntü işleme teknolojisi ile tarımsal üretimde bitki
hastalıkları, ekim mesafesi, toprak analizi, ürün sayısı gibi birçok alanda kullanıcının hayatını
kolaylaştırmak için kullanılmaktadır. Tarım ürünlerinin sınıflandırılması, kalite özelliklerinin
belirlenmesi ve kusurlarının saptanması gibi çeşitli çalışmalarda çok başarılı ve yüksek
doğrulukla sonuçlar elde ettiren görüntüleme teknolojilerinin son yıllarda önemi oldukça
artmaktadır. Tarımsal üretimin arttırılması amacıyla kullanılan görüntü işleme teknolojileri
diğer yöntemlere göre daha az masraflı, ürüne zarar vermeyen, hızlı ve başarılı bir seçenektir.
Görüntü işleme tekniğinde MATLAB, Python, ve JAVA gibi genel amaçlı programlama dilleri
ile yazılan uygulamalar kullanılmaktadır. Bu çalışmada, görüntü işleme tekniklerinin tarımsal
üretimdeki yeri ve öneminin değerlendirilmesi yapılmıştır.
With the rapid spread of computer use in the world in recent years, computer systems have been
applied in almost all branches of science. In this way, the desired results can be achieved faster,
reliably, cost-effectively, and automatically. With the development of technology, human
power is being reduced to a minimum and the robotic era is coming to the agenda. This situation
is more pronounced in developed countries, but studies are also being carried out on this issue
in other undeveloped countries. Over the past 15 years, significant progress has been made in
the development and application of new detection technologies in agricultural production.
These new detection technologies have provided the opportunity to easily perform difficult and
laborious tasks to be performed with human power to measure, examine, classify, and grade
effectively and efficiently in agricultural production. With the help of image processing
technology, it is used in agricultural production to facilitate the user's life in many areas such
as plant diseases, October distance, soil analysis, and several products. The importance of
imaging technologies, which have achieved very successful and highly accurate results in
various studies such as classification of agricultural products, determination of quality
characteristics, and detection of defects, has been increasing significantly in recent years. Image
processing technologies used for the purpose of increasing agricultural production are a fast
and successful option that is less costly than other methods and does not harm the product.
Applications written in general-purpose programming languages such as MATLAB, Python,
and JAVA are used in image-processing techniques. In this study, the place and importance of
image-processing techniques in agricultural production were evaluated.