Bitki Hastalıklarının Tespitinde Derin Evrişimli Ağların Karşılaştırmalı İncelenmesi

Abstract

Modern tarımda bitki sağlığını korumak ve hastalıkları erken teşhis etmek çok önemlidir. Bu amaçla yapay zekâ tekniklerinden, özellikle de derin öğrenme ağlarından yararlanılmaktadır. Bu çalışmada, çeşitli bitki türlerine ait yaprak görüntülerini kullanarak hastalık tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ele alınan bitki türleri arasında elma, çilek, üzüm, mısır, biber, patates gibi önemli tarım ürünleri bulunmaktadır. Derin öğrenme ağları arasında ise AlexNet, Vgg16, MobileNetV2 ve Inception gibi yaygın mimariler karşılaştırılmıştır. %92 ile en yüksek başarım oranı Inception V3modeline aittir. Inception V3 modelini ise %91 başarım oranı ile AlexNet mimarisi takip etmektedir. Bu ağlar arasında en iyi sonucu, InceptionV3 modeli vermiştir. InceptionV3 modeli, bitki yapraklarının görüntülerini etkili bir şekilde öğrenerek hastalıklı ve sağlıklı yaprakları doğru bir şekilde ayırt edebilmiştir. Bu sonuçlar, yapay zekâ tabanlı sistemlerin tarım sektöründe hastalık tanıma ve önleme konusunda etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada, InceptionV3 modelinin bitki yaprakları üzerinde hastalık tanıma konusundaki performansı ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiş, derin öğrenme ağlarının tarımsal uygulamalardaki rolü vurgulanmıştır.