Tarım 4.0 hangi dönemi temsil eder?
Tarım 4.0, kablosuz iletişim teknolojileri aracılığıyla tarım sektörünün değer zinciri boyunca Nesnelerin İnterneti (IoT) ve makine öğrenimi gibi veri analitiği yöntemlerinin geniş çapta kullanıldığı ve hassas tarımın (HT) dönüştüğü güncel dönemi temsil etmektedir.
Tarımda hedeflere ulaşmak için gerekli üç anahtar unsur nelerdir ?
Günümüzde, tarımda verimi, kârlılığı ve tarım uygulamalarını iyileştirmek amacıyla dijital dönüşümle veri odaklı bir tarımsal yönetim anlayışı hızla yayılmaktadır. Tarımda hedeflere ulaşmak için üç anahtar unsur gereklidir: Bilgi, Teknoloji ve Yönetim.
Dijitalleşmenin çiftçi açısından beklenen faydaları nelerdir ?
| Dijitalleşmenin çiftçi açısından beklenen faydaları şu şekilde özetlenebilir: • Çalışmayı kolaylaştıracaktır; örneğin, azaltılmış dokümantasyon ve planlama çabası, görev durumu listeleri (yapılacaklar) ve süreçlerin otomasyonu sayesinde verimlilik arttırılabilir. • İzleme ve uyarılar ile operasyonların daha fazla şeffaflığı sağlanarak daha iyi kararlar alınabilir. Ayrıca veri ve bilgi alışverişi yoluyla siparişlerin, sertifikasyonun, izlenebilirliğin, tüketici bilgilerinin ve iletişimin (sosyal medya) kolaylıkla işlenmesi mümkün olabilir. • Genel olarak, örneğin yapay zekâ uygulamaları aracılığıyla sürekli izleme ve bilgi artışıyla süreç iyileştirmelerinin sağlanabileceği beklenebilir. |
Hassas tarım nedir ?
Hassas Tarım; tarımsal üretimi, arazi ve ürünün ihtiyaçlarına göre sensörler ve uygulama analitik araçlar kullanarak özelleştirip optimize eden bir yönetim stratejisidir.
Akıllı tarım nedir ?
Akıllı Tarım; tarımda veri toplama, analiz ve teknolojik çözümlerin entegrasyonu yoluyla karar destek süreçlerini iyileştiren bir yaklaşımdır.
Dijital tarım nedir ?
Dijital Tarım (ve Tarım 4.0); tarımsal faaliyetleri bulut bilişim, Büyük Veri ve Nesnelerin İnterneti gibi dijital teknolojileri kullanarak yönetme ve iyileştirme pratiğidir.
Dijitalleşmenin temel teknolojik bileşenleri hangi temel teknolojilerden oluşur?
Tarım 4.0 olarak da bilinen dijital tarım, mevcut süreçleri destek olmak amacıyla 7 temel bileşen içeren çeşitli teknolojilerden oluşur. Bunlar arasında gelecekteki tarım ve gıda sistemleri üzerinde yaygın etkileri ve büyük dönüştürücü potansiyeli olabilecek; nesnelerin interneti (IoT), büyük veri, bulut bilişim, robotik, hassas tarım, yapay zekâ, blokzincir ve makine öğrenimi gibi hâlihazırda faaliyette olan veya geliştirilmekte olan teknolojiler yer almaktadır.
Tarımda hedeflere ulaşmak için hangi anahtar unsurlar gereklidir ?
Tarımda hedeflere ulaşmak için “Bilgi, Teknoloji ve Yönetim” olmak üzere üç anahtar unsur gereklidir.
| Modern tarım uygulamalarında devrim yaratan bir yaklaşım olan hassas tarımın (HT) sunduğu yararlar nelerdir ? |
| Modern tarım uygulamalarında devrim yaratan bir yaklaşım olan hassas tarımın (HT) sunduğu yararlar: • Verimliliğin Artırılması • Girdi Maliyetlerinin Azaltılması • Çevresel Etkilerin Azaltılması • Karar Destek Sistemleri • Mahsul Kalitesinin İyileştirilmesi • Ürün Takibi ve Güvenliği • İnovasyon Destekleyici • Risk Yönetimi |
• Sürdürülebilirlik
| Hassas tarım (HT)’da kullanılan anahtar teknolojiler nelerdir ? |
| HT’de kullanılan dört anahtar teknolojiler: 1. GNNS (Global Navigation Satellite System-Küresel Navigasyon Uydu Sistemi); GPS gibi uydu konumlama sistemleri ile gerçek zamanlı yer bilgisi sağlar. 2. GIS (Geographical Information Systems- Coğrafi Bilgi Sistemleri); karar verme ve yönetim süreçlerini bilgilendirmek için coğrafi bilgileri depolar, görüntüler, entegre eder, düzenler, paylaşır ve analiz eder. 3. Uzaktan algılama; uzaktan bir nesne hakkında bilgi edinimi için hava unsurları ve sensör teknolojilerinin kullanımı ifade eder. Genellikle Dünya yüzeyindeki nesneleri tespit etmek ve sınıflandırmak amacıyla kullanılır. |
4. Akıllı tarım; tarımsal faaliyetleri optimize etmek için gelişmiş makineler ve uygulamaların kullanımını ifade eder.
Hassas tarım (HT)’nin tarımın belirlediği hedeflere ulaşmasında kritik öneme sahip temel bileşenler ve süreçleri nelerdir ?
Hassas tarım (HT)’nin tarımın belirlediği hedeflere ulaşmasında kritik öneme sahip beş temel bileşeni ve süreçleri:
Drone sistemlerin hassas tarımda ki etkili kullanım alanları nelerdir?
| Drone sistemlerin hassas tarımda 4 etkili kullanımı mevcuttur. Bunlar; • Ürün durumunu izleme: Çiftçiler gelişmekte olan ürünlerini Normalize Fark Vejetasyon İndeksi (NDVI) veya Yakın Kızılötesi (NIR) sensörlerine sahip drone’lar ile daha hızlı ve etkili inceleyebilmektedir. • Sulama sistemlerini izleme: Büyük işletmeler geniş alanlara yayılmış olan mısır gibi bazı ürünleri belirli boyutlara ulaştıktan sonra ihtiyaç duyulan suyun tedariki için sulama sistemlerini izleyebilmektedir. • Yabani ot tanımlama: NDVI sensör verileri ve uçuş sonrası elde edilen görüntülerin işlenmesi ile yabani ot haritaları oluşturulmaktadır. Bu şekilde yetiştiriciler kolaylıkla sağlıklı bitkilerle birlikte büyüyen yüksek yoğunluklu yabani ot alanlarını ayırt edilebilmektedir. • Değişken oranlı uygulamalar: Yer tabanlı veya uydu görüntüleri ile yapılmakta olan değişken oranlı uygulama haritaları yerine drone sistemlerde NDVI sensörlerinin kullanılmasıyla hızlı ve pratik olarak değişken oranlı haritalar hazırlanmaktadır. |
Nesnelerin İnterneti (IoT) nedir?
“Nesnelerin İnterneti” (IoT), birbirleriyle iletişim kurabilen ve internet aracılığıyla veri alışverişi yapabilen bilgi işlem unsurları, sensörler, cihazlar ve makineleri içeren bir bilgi teknolojisi altyapısıdır.
Her bir öge, uzaktan algılama ve izleme yetenekleri ile benzersiz kimliklere sahiptir. IoT, farklı sektörlerde verimliliği ve etkinliği artırmanın yanı sıra, gerçek zamanlı veri toplama ve analiz imkânı sunar.
Nesnelerin İnterneti (IoT)’nin altı katmanlı mimarisini neler oluşturmaktadır?
“Nesnelerin İnterneti” (IoT)’nin altı katmanlı bir mimarisi vardır.
Bunlar;
| 6. Son kullanıcı katmanıdır (kullanıcı arayüzü) |
Son on yılda, bulut bilişimin tarım sektöründe büyük ilgi görmesinin nedenleri nelerdir ?
| Son on yılda, bulut bilişimin tarım sektöründe büyük ilgi görmesinin nedenleri:
1) BB, tarımsal işletmelerde depolama maliyetlerini önemli ölçüde azaltan metin, resim, video ve diğer tarımsal bilgiler için WSN’ler ve diğer önceden yapılandırılmış IoT cihazları aracılığıyla farklı alanlardan toplanan veriler için ekonomik depolama hizmetleri sunmaktadır. 2) Çiftçilerin teknik seviyesi nedeniyle doğru kullanımı ve karar verilmesi zor olan bu ham veriler, akıllı büyük ölçekli bilgi işlem sistemleri sayesinde bilgiye dönüştürülmekte ve niceliksel analize dayalı karar alınmasını sağlayacak şekilde akıllı karar alma sürecine katkıda bulunmaktadır. 3) Tarımsal IoT uygulamalarını geliştirmek için güvenli bir platform sağlamaktadır. 4) Bulut tabanlı tarım sistemleri, artan gıda talebi, aşırı pestisit ve gübre kullanımından kaynaklanan çevre kirliliği ve tarım ürünlerinin güvenliği gibi sorunları çözme potansiyeline sahiptir. |
| Bilgisayarlı görü nedir ? |
Bilgisayarlı görü, dijital görüntü ve videolardan bilgi çıkaran ve insan görsel sisteminin işlevlerini otomatize etmek için mühendislik teknikleri kullanan çok disiplinli bir bilim alanıdır.
| Makine öğrenimi (MÖ)’nin kategorileri nelerdir ? |
Makine öğrenimi (MÖ) genel olarak üç kategoriye ayrılır:
1) Denetimli Öğrenme: Bu, bir algoritmanın etiketli veri setlerini kullanarak çıktıları tahmin etmeyi öğrendiği bir yapay zekâ (YZ) yöntemidir.
Örnekler arasında doğrusal regresyon, regresyon ağaçları, doğrusal olmayan regresyon, Bayes doğrusal regresyonu, polinom regresyonu ve destek vektör regresyonu bulunur.
2) Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışan ve verilerdeki gizli yapıları veya kalıpları keşfetmeye çalışan bir YZ yöntemidir.
Örnekler arasında k-ortalamaları ile kümeleme, hiyerarşik kümeleme, anormallik tespiti, sinir ağları, temel bileşen analizi, bağımsız bileşen analizi, a-priori algoritması ve tekil değer ayrıştırması yer alır.
3) Takviyeli Öğrenme: Bu yöntem, bir ajanın çevresinden aldığı geri bildirimlere (ödüllere) dayanarak optimal eylemleri öğrenmesini sağlar. Ajan, deneme yanılma yoluyla hangi eylemlerin daha yüksek ödül getirdiğini keşfeder. Bu süreçte kullanılan Q öğrenme, ajanın alacağı her eylem için beklenen ödülü tahmin etmeye yarayan bir algoritmadır.
Büyük veri nedir ?
Büyük veri farklı kaynaklardan ya da aynı kaynaktan zaman içinde üretilen verilerdir.
| Bilgisayarın işleyemeyeceği kadar veriye, büyük veri ya da İngilizce karşılığı olan big data denilmektedir. |
Büyük veri (BV)’nin tipik olarak beş “V” ile tanımlanan beş boyutu nelerdir ?
Bilgisayarın işleyemeyeceği kadar veriye, büyük veri ya da İngilizce karşılığı olan big data denilmektedir.
BV’ler tipik olarak beş “V” ile tanımlanan beş boyuta göre karakterize edilir.
Bunlar;
Çeşitlilik (Variety),
Hacim (Volume),
Hız (Velocity),
Doğruluk (Veracity),
Değer (Value) özellikleridir.
Tohum ekim robotlarının temel işlevleri nelerdir ?
Tohum ekim robotlarının temel işlevleri, tohumun ekildiği konumu ve derinliği robot tarafından belirlemektir.
Dijital teknolojilerin tarımda diğer kullanım alanları nelerdir ?
Dijital teknolojilerin tarımda diğer kullanım alanları:
| • Sulama sistemleri, su fiskiyesi, su pompası vb. cihazların kontrolü |
• Büyükbaş hayvanların izlemesi