Akıllı Tarım Hastalık Tespiti Erken Uyarı Sistemi Deep4Sat43

Tarım sektörü, iklim değişikliği, artan nüfus ve sınırlı kaynaklar gibi küresel ölçekteki baskılarla birlikte her geçen gün daha fazla dijitalleşmeye ve veriye dayalı çözümlere ihtiyaç duyuyor.

Deep4Sat43 projesiyle, yapay zeka destekli erken uyarı sistemi ve akıllı tarım teknolojileriyle hastalık tespiti daha hızlı ve sürdürülebilir hale geliyor.

Bu kapsamda Türkiye’nin de içinde bulunduğu uluslararası bir konsorsiyumla yürütülen Derin Öğrenme Destekli Erken Uyarı Sistemi Deep4Sat43 projesi, tarımsal üretimi daha sağlıklı, verimli ve sürdürülebilir hâle getirmek amacıyla geliştirildi.

Deep4Sat43, uydu ve drone görüntüleri üzerinden, yapay zeka destekli derin öğrenme algoritmaları ile meyve ağaçlarında ve bağ alanlarında hastalıkları erken aşamada tespit eden yenilikçi bir SaaS platformudur.

Proje; Türkiye, Hollanda ve Danimarka’dan oluşan 3 ülke ve 6 paydaşla birlikte yürütülmekte, ITEA - Eureka Network tarafından desteklenmektedir. Proje, 2022 yılında onaylanan tek tarım projesi olmuştur. Aynı zamanda Türkiye tarafında da TÜBİTAK tarafından desteklenmiştir.

1. Projenin Amacı: Erken Teşhis, Hızlı Müdahale, Sürdürülebilir Üretim

Deep4Sat43 projesinin temel hedefi, tek ağaç düzeyinde hastalık tespiti yapabilen, kullanıcı dostu ve yaygınlaştırılabilir bir yazılım altyapısı geliştirmektir. Bununla:

• Elma bahçeleri ve üzüm bağları gibi yüksek ekonomik değere sahip alanlardaki hastalıklar erken evrede tespit edilebilecek,
• Gereksiz pestisit kullanımı azaltılarak hem doğaya hem insan sağlığına katkı sağlanacak,
• Üreticilere ekonomik kazanç ve daha yüksek kalite ürün sunulacak.

Yalnızca manuel gözlemlerle tespit edilebilen sorunları, uydu ve drone görüntüleriyle otomatik olarak analiz eden sistem, tarımsal operasyonlara erken uyarı mekanizmaları entegre ederek zaman ve kaynak kaybının önüne geçmeyi amaçlıyor.

2. Teknolojik Altyapı: Yapay Zeka ile Desteklenen Akıllı Tarım

Projede kullanılan teknolojiler, günümüz dijital tarım yaklaşımlarının çok ötesine geçiyor:

2.2. Derin Öğrenme (Deep Learning) Modelleri

Hastalıklı ağaçların tespiti için nesne tespiti ve segmentasyonu algoritmaları (object detection and segmentation) üzerine kurulu özel derin öğrenme mimarileri geliştirildi.

CNN tabanlı mimariler, Xception, ResNet gibi pretrained modellerle özelleştirilerek sahadan gelen verilerle eğitildi.

Uydu görüntülerinde ilgi ağacı (Tree of Interest - TOI) tespiti yapabilen özgün bir model tasarlandı.

2.3. Coğrafi Veri İşleme ve Uzaktan Algılama

NDVI, EVI, SAVI gibi multispektral analiz yöntemleri ile bitki sağlığına dair göstergeler üretildi.

Yüksek çözünürlüklü ve multispektral uydu ve drone görüntüleri kullanılarak sıcaklık, nem, rüzgar gibi değişkenler üzerinden hastalıkların gelişim koşulları modellendi.

2.4. SaaS Mimarisi ve Entegrasyon Yetkinliği

Polyglot mikroservis mimarisiyle geliştirilen platform, hem B2B API erişimi hem de B2C kullanıcı paneli ile çalışacak şekilde yapılandırıldı.

Multi-tenant yapı ile her kullanıcıya özel izole alan sunularak veri güvenliği sağlandı.

2.5. Erken Uyarı Sistemi

Yapay zeka algoritmaları, zaman serisine bağlı tespit edilen anomali örüntüleri üzerinden erken uyarı sinyalleri üretiyor.

Bu sistemler, felaket senaryoları yaşanmadan önce müdahale planlarının oluşturulmasına olanak sağlıyor.

3. Türkiye Konsorsiyumu ve B Tech Analytics’in Rolü

Projenin Türkiye ayağı, B Tech Analytics, Bewell Teknoloji ve Sarıçiçek Tarım iş birliği ile yürütülmektedir. Her bir ortak, projenin farklı yönlerine katkı sağlamaktadır:

B Tech Analytics

Proje kapsamında SaaS platformunun yazılım altyapısını ve mikroservis mimarisini geliştiriyor.

Derin öğrenme modellerinin multispektral uydu ve drone görüntüleri üzerinden eğitilmesi, test edilmesi ve servise dönüştürülmesi süreçlerinde görev alıyor.

Aynı zamanda API tasarımı, kullanıcı arayüzü ve veri yönetimi katmanlarını üstlenerek ürünün tüm teknolojik omurgasını kuruyor.

Bewell Teknoloji

Derin öğrenme tabanlı nesne tespiti algoritmalarını geliştiriyor.

Erken uyarı sistemlerinin arkasındaki yapay zeka altyapısının tasarımı, eğitim süreci ve algoritmik doğrulamalarından sorumlu.

Daha önce geliştirdiği tarım odaklı yapay zeka çözümleri sayesinde projeye teknik bilgi birikimi kazandırıyor.

Sarıçiçek Tarım

Projenin pilot uygulamasını Türkiye’de gerçekleştiren saha ortağıdır.

Elma ve üzüm bağlarında yapılan uygulamalar sayesinde gerçek saha verileri temin edilmekte, bunlar model geliştirme sürecine entegre edilmektedir.

Hastalıkların başlangıç koşullarını izleyerek verilerin doğruluğunu sağlamakta, aynı zamanda sonuçların pratik faydaya dönüşmesini sağlamaktadır.

4. Uluslararası İşbirliği: Çok Ülkeli, Çok Disiplinli Bir Yapı

Deep4Sat43 projesi, Avrupa’nın farklı ülkelerinden kamu, özel sektör ve akademiden ortakların bir araya geldiği bir yapı:

• Hollanda: Spectro-AG , Ellipsis Drive
• Danimarka: Cellari
• Türkiye: B Tech Analytics, Bewell Teknoloji , Sarıçiçek Tarım

Uluslararası koordinasyon ve bilgi paylaşımı sayesinde, ülkelerin kendi bitki türlerine özgü gereksinimleri dikkate alınarak, esnek ve genişletilebilir bir sistem inşa edilmiştir.

Bu yapı aynı zamanda Türkiye’nin uluslararası teknoloji geliştirme projelerine liderlik edebilecek bir konumda olduğunu göstermekte, yazılım ihracatı ve bilgi transferi için önemli bir örnek teşkil etmektedir.

5. Ulusal Katkı ve Tarımın Geleceği

Projenin Türkiye için sağladığı katkılar saymakla bitmiyor:

• Elma ve üzüm gibi stratejik ürünlerde verimliliği ve kaliteyi artırma,
• Pestisit kullanımını azaltarak çevresel etkiyi düşürme,
• Tarımsal dijitalleşme hedeflerine katkı,
• Yapay zeka alanında akademik yayınlar ve yeni Ar-Ge projelerine zemin hazırlama,
• Tarım kooperatiflerine know-how transferi,
• Saha verilerine dayalı yeni SaaS ürünlerinin doğması.

Deep4Sat43, sadece bir araştırma projesi değil, geleceğin tarım vizyonuna açılan bir kapıdır.

6. Doğayı Koruyan Teknoloji

Deep4Sat43, teknolojinin doğayla çatışmadığı; aksine doğayı koruduğu bir örnektir. Yapay zeka, uzaktan algılama, SaaS platform mimarisi ve saha deneyiminin birleştiği bu proje, hastalıklarla mücadelede yeni bir çağ başlatıyor.

Türkiye’nin uluslararası düzeyde aktif rol aldığı bu projede, B Tech Analytics olarak biz ve diğer paydaşların çalışmalarıyla ortaya çıkan sonuçlar sadece sektörümüzde değil, tarımın geleceğinde de iz bırakacak.

Akıllı Tarım Uygulamaları ile ilgili detaylı bilgi için Akıllı Tarım sayfamızı inceleyebilirsiniz.