Yapay Sinir Ağları ile Mısır Yapraklarında Hastalık Tespiti

Abstract

Mısır, dünya üzerinde popüler gıdalardan biri olarak, yaklaşık 10.000 yıl önce ilk kez güney Meksika'daki yerli halklar tarafından evcilleştirilen bir tahıldır. Dünya nüfusu arttıkça çoğu besin maddesinde olduğu gibi mısır tüketiminde de ciddi oranda artış meydana gelmiştir. Böyle önemli bir ürünün üretiminde bazı hastalıklar nedeniyle azalma yaşanması özellikle tüketimi fazla olan ülkeler açısından zor bir durum yaratacaktır. Mısır üreticileri oluşabilecek hastalıkların tespitinde sürekli takip ve izleme durumundadırlar. Kaliteli mısır üretimi için mısır hastalıklarının tespit ve takibinde modern teknoloji tam anlamıyla kullanılamamaktadır. Hastalıkların tespitinde bilinen ve sıkça kullanılan teknikler ile birlikte yeni teknolojilerle birlikte gelenYapay Zekâ, Görüntü İşleme, Yapay Sinir Ağları,Derin Öğrenme gibi birçok yöntemde kullanılmaktadır. Bu yöntem ve tekniklerin bize kazandırdığı en önemli kazanç hastalıkların etkili ve hızlı bir şekilde tespit edilerek doğru müdahaleyi yapabilmektir. Bu araştırmada, dört farklı mısır hastalığı ve sağlıklı mısırlara ait görüntüler alınarak, görüntüler vasıtasıyla K-En Yakın Komşu Algoritması, Rastgele Orman Algoritması ve Yapay Sinir Ağları Algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar sayesinde yapay zeka eğitiliyor ve eğitilmiş modeller ortaya çıkmış oluyor. Kullanılan algoritmalarda eğitim işlemleri yapılarak eğitilmiş modeller oluşturulmuştur. Bu modelde başarı yüzdesi olarak K-En Yakın Komşu Algoritması %97, Rastgele Orman Algoritması %97,6 ve Yapay Sinir Ağları %97,7 ile en iyi sonuca ulaşılmıştır. Bu sonuca göre yapılan proje çalışmasının işe yaradığı ve mısır hastalıklarının tespiti için kullanılabilir olduğu gözlemlenmiştir.