Evrişimsel Sinir Ağı Mimarileri ve Öğrenim Aktarma ile Bitki Zararlısı Çekirge Türlerinin Sınıflandırması
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Çekirgeler, mahsullere zarar vererek her yıl milyonlarca ton gıdanın yok olmasına neden olmaktadır. Etkili ve doğru çekirge tanımlama sistemlerinin geliştirilmesi, çekirge türlerinin kontrol altına alınması ve gıda kaybının önlenmesinde kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, ülkemizin ve dünyanın çeşitli yerlerinde görülen 11 farklı bitki zararlısı çekirge türü çeşitli evrişimsel sinir ağı modelleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti ülkemizin Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgesinde gözlemlenerek elde edilmiştir. Bu çalışmanın en büyük yeniliği, ülkemizde bulunan 11 farklı bitki zararlısı çekirge türüne ait GHCD11 adında yeni bir veri setinin oluşturulmuş olmasıdır. Bunun yanında, çalışmada 11 farklı bitki zararlısı çekirge türünün otomatik olarak sınıflandırılması için Keras kütüphanesinde bulunan ve görüntü sınıflandırmasında yaygın olarak kullanılan VGG16, VGG19, ResNet50, DenseNet121, EfficientNet, MobileNet kullanılmıştır. Öğrenme aktarımı ile GHCD11 veri seti üzerinde yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, %95 ile %99 aralığında kayda değer sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. Çalışma yeni bir veri seti sunmasının yanı sıra, bitki zararlısı çekirge türlerinin evrişimsel sinir ağı mimarileri ile otomatik tanı ve tespitinin yüksek başarım ile yapılabileceğini göstermesi açısından önem arz etmektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bitki Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
35
Sayı
1
