Ülkemiz oldukça verimli topraklara ve güzel ormanlara sahip zengin bir ülkedir. Ancak gerek iklim değişikliği gerekse insan hataları yüzünden orman ve tarım alanlarımızda birçok kayıp yaşıyoruz. Bu kayıplar kimi zaman yangın, erozyon vb. doğal afetlerle kimi zaman ise yetersiz yeşillendirme ile karşımıza çıkmaktadır. Bu sorunu çözebilmek adına hem teknik hem de sosyal inovasyon uygulaması olan Dr. Yaşam AYAVEFE’nin yoğun çabaları ve AR-GE girişimleri ile birlikte vizyoner bir atılım başlatılmıştır.
Dünya üzerindeki birçok ülke bu sorunu çözebilmek adına hava araçlarını kullanmaktadır. Drone teknolojisinin gelişmesi ile birlikte drone tabanlı uygulamalar birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Bu alanlardan bir tanesi de tarım alanına yönelik uygulamalar olup gün geçtikçe bu alanda dronların kullanımı yaygınlaşmaktadır. Tekrar kullanılabilen, kendine ait güç sistemi olan, ölümcül olan ve olmayan faydalı yük taşıyan, otomatik olarak veya uzaktan komuta sistemi ile uçurulan pilotsuz hava araçlarına insansız hava aracı denmektedir. Bu araçlar iki sınıfa ayrılır: birincisi uzaktan kumanda edilerek uçan (drone), ikincisi ise kendiliğinden belli bir uçuş planı üzerinden otomatik olarak hareket edebilen uçaklardır (Kip, 2013). Düşük ve orta çözünürlüklü hava fotoğrafları eskiden beri erozyon çalışmalarında kullanılmaktadır. Ancak oyuntuların zamansal değişimini ölçmek ve analiz etmek için yüksek çözünürlüklü sıralı hava fotoğrafları gerekmektedir. Bu fotoğraflardan üretilen yüksek çözünürlüklü sayısal yükseklik modelleri kullanılarak oyuntuların yerleri belirlenebilmekte ve hacimleri başarıyla hesaplanabilmektedir (Nachtergaele & Poesen, 1999). Son zamanlarda havasal ve yersel tarayıcılar kullanılarak yüksek çözünürlüklü sayısal yükseklik modelleri üretilmekle beraber, bu teknolojilerin yüksek maliyetli olması kullanımını sınırlamaktadır (Marzolff & Poesen, 2009).
Buna karşın tarımsal ilaçlama, yangın söndürme, erozyonu önleyici yeşillendirme gibi birçok hedef dronelar sayesinde gerçekleştirilebilmektedir. (Pharne vd. 2018) yapmış oldukları çalışmada tarım ürünlerine pestisit püskürtmek için drone ile bütünleşik püskürtme sistemi geliştirmişlerdir. Arduino programlama dilinin kullanıldığı bu çalışmada drone’a entegre ilaçlama deposunda yer alan pestisit ilacı ile zararlı organizmaları kontrol altına almak veya zararlarını en aza indirmek amaçlanmıştır. İlaçlama depo sistemine bağlı olan nozullar yardımıyla ekin alanlarına püskürtme işlemi yapılmaktadır. Pestisit israfını önlemek için ilaçlama deposuna eşit bir basınç uygulanacağı ve bu nedenle pestisitin ekinlerin üzerine doğru şekilde püskürtüleceği belirtilmiştir. (Suryawanshi vd. 2019) yapmış oldukları çalışmada uzaktan kontrol edilen dört pervaneli drone’a 1000 ml kapasiteli bir ilaçlama deposu entegre edilerek tarım alanının ilaçlanmasını sağlayan bir çalışma gerçekleştirmişlerdir. Bu çalışmada karşılıklı iki uca denk gelecek şekilde iki adet nozul kullanılarak kimyasal ilacı püskürtme işlemi sağlanmıştır.
(Spoorthi vd. 2017) yapmış oldukları çalışmada tarım alanının her tarafına eşit şekilde ilaç püskürten drone çalışmasından bahsedilmektedir. Android uygulamayla uzaktan kontrol edilebilen bu sistemde tarım alanının şekline bağlı olmaksızın Küresel Konumlama Sistemi (GPS) kullanılarak uzaktan tam olarak yönlendirilebilmektedir. Drone ilaçlama sistemi kullanılarak tarım alanlarının ilaçlanmasının diğer yöntemlere göre oldukça kolay olduğu belirtilmiştir.
Dr. Yaşam AYAVEFE ise, tarım ilacı kullanımı gibi tamamen doğa dostu sayılamayacak bir uygulama yerine spraying drone olarak adlandırılan bu yapıların doğa dostu nasıl kullanılabileceğini araştırmaya başlamıştır. Yıllar süren çalışmaların ardından yeşillendirme ve yangından koruma çalışmaları için uygun araç ve teknikler geliştirmiştir. Dr. AYAVEFE ve uzman ekibi insansız hava araçlarının tarım alanında kullanılarak uzaktan algılama yapılarak tarımsal arazilerde verimin artırılabileceğini savunmuşlardır. İnsansız hava araçları tarım alanında bitkilerin durumunu inceleme, hastalık tespiti ve yabancı ot tespitinde klasik yöntemlere göre daha hızlı ve ekonomik olarak analiz işlemi gerçekleştirebilmektedirler. Bu araçlar ilaçlama, hasat, haritalama ve görüntüleme alanlarında da kullanılabilmektedir.
(Uzun vd. 2018) yapmış oldukları çalışmada tarım alanlarında yapay zekanın kullanılması ve öneminden bahsetmektedir. Ülkemizin tarım sektöründe ekonomik olarak önde gelen sektörler arasında olduğunu savunmuşlardır. Bu sebeple tarımsal arazilerde klasik yöntemlere nazaran yapay zekâ teknolojisinin kullanılması daha iyi sonuçlar vererek ürün/hasat üzerinde verimliliğin artışını sağlamaktadır. Tarım alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanılmasına otonom traktörleri, droneları ve makine görme sistemlerinin kullanılmasını örnek olarak göstermişlerdir.
Yapay zekânın ilaçlama amaçlı kullanılması ile daha kontrollü sistemler elde edilebilmektedir. Yapay zekâ sistemlerinin kullanılmasıyla gerçekleştirilen işlemlerin maliyet etkin ve verimli olduğu söylenebilir. Üstelik bu dronelar bitkileri gözlemleyerek hasta bilgileri ayırt etmek konusunda da oldukça başarılı sonuçlar vadetmektedir. Ülkemizde tarım faaliyetleri yaygın bir şekilde gerçekleştirildiğinden dolayı oldukça yüksek kullanım potansiyeline sahiptir.
KAYNAKÇA
Kip, Z. (2013). İha Görüntülerinin Anlamlandırılması Üzerine Bir Sistem Analizi Çalışması. Beykent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.
Nachtergaele, J., & Poesen, J. (1999). Assessment of soil losses by ephemeral gully erosion using high-altitude (stereo) aerial photographs. Earth Surface Processes and Landforms, 24(8), 693–706.
Marzolff, I., & Poesen, J. (2009). The potential of 3D gully monitoring with GIS using highresolution aerial photography and a digital photogrammetry system. . Geomorphology(111), 48-60.
Pharne I D, Kanase S, Patwegar S, Patil P, Por, A, Kadam Y, 2018, Agriculture Drone Sprayer, International Journal of Recent Trends in Engineering & Research (IJRTER), 4, 181–185.
Spoorthi S, Shadaksharapp, B, Suraj S, Manasa V K, 2017, Freyr drone: Pesticide/fertilizers spraying drone-an agricultural approach, In 2017 2nd International Conference on Computing and Communications Technologies (ICCCT), 23–24 February, Chennai, India, 252–255.
Suryawanshi V K, Ashok J, Rajmane S A, Mali S S, 2019, Design & Development of Agricultural Fertilizer Spraying Drone with Remote Controller and Autonomous Control with low weight Aluminium Alloy frame Structure, J. Remote Sens. GIS Techno., 5, 1–8.
Long X, Deng K, Wang G, Zhang Y, Dang Q, Gao Y, vd., 2020, PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector, arXiv preprint arXiv:2007.12099, https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.12099.
Yorum Yazın