Safran Tarlasında Yapay Zekâ

Bu akademik kaynaklar, İnsansız Hava Araçları (İHA) ve derin öğrenme tekniklerini birleştirerek safran yetiştiriciliğini modernize eden akıllı tarım sistemlerini ele almaktadır. Çalışma, özellikle YOLO nesne tespit modelleri ve evrişimli sinir ağları (CNN) aracılığıyla safran çiçeklerinin tespiti, büyüme takibi ve rekolte tahmini üzerine yoğunlaşmaktadır. Süreç, görüntü toplama, safran bölgelerinin belirlenmesi, çiçek sınıflandırması ve çok sınıflı tanıma olmak üzere dört temel aşamadan oluşur. Bu teknolojik entegrasyon, geleneksel tarım yöntemlerinin yerini alarak verimliliği artırmayı ve dünyanın en pahalı baharatlarından biri olan safranın üretim maliyetlerini düşürmeyi hedefler. Geliştirilen modeller, kuş bakışı görüntülerdeki karmaşık görsel verileri analiz ederek safran bitkisini diğer çiçeklerden ayırt edebilmektedir. Sonuç olarak metinler, yapay zekânın hassas tarım uygulamalarındaki kritik rolünü bilimsel verilerle ortaya koymaktadır.
Kaynak: Artificial intelligence-based smart agricultural systems for saffron
cultivation with integration of Unmanned Aerial Vehicle imagery
and deep learning approaches
Ishrat Nazeer a, Saiyed Umer b,∗, Ranjeet Kumar Rout a, M. Tanveer c