Derin öğrenme ile bitki yaprak hastalıklarının tespiti ve sınıflandırılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: CEMAL İHSAN SOFUOĞLU

Danışman: DERYA BİRANT

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Tarım alanında bitki yaprak hastalıklarının tespiti sürdürülebilir bir şekilde yüksek verim ve üretim alabilmek için büyük önem taşır. Otomatize edilmiş bir tespit ve analiz, bitkileri erken aşamada yayılmasını önlemek, tedavi edebilmek, hasarı azaltmak ve mahsul veya orman sağlığını korumak için yardımcı olabilir. Geniş veri setlerinin analiz için kullanılması ve çiftçiler, danışmanlar ve küçük boyuttaki üreticiler tarafından kullanım kolaylığı sağlayan dijital yaprak hastalık tespit uygulamaları artmaktadır. Çalışmamız, tarım sektörü için bitki yaprak hastalıklarını doğru bir şekilde sınıflandıran yeni derin öğrenme modelleri önermektedir. Bu çalışma, yeni evrişimli sinir ağı mimarileri tasarlayarak üzüm ve patates yaprakları ile bitki hastalıklarının tespitine odaklanmasından dolayı özgündür. Gerçek dünya veri setleri üzerinde gerçekleştirilen deneyler, önerilen modellerde, sınıflandırma doğruluğu açısından en son modellere kıyasla ortalama olarak önemli (yaklaşık yüzde 8,6) bir iyileşme sağlandığını göstermiştir.