dc.contributor.advisor | Durmaz, Murat | |
dc.contributor.author | Erik, Esra | |
dc.date.accessioned | 2022-10-20T11:11:56Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.date.submitted | 2022-06-23 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/27007 | |
dc.description.abstract | Depending on climate change and global warming, the yield obtained from agricultural activities is gradually affected. Farmers, government institutions, agricultural insurances need applications that can provide decision support in taking precautions. On the other hand, government agencies need pre-harvest yield estimates for crop planning, import and export planning, market price determination, and storage needs. Also, the post-harvest crop yield estimates are important for comparison with farmer statements for agricultural insurance and government agency support payments. Within the scope of this study, a crop yield prediction module has been developed that can provide in and end of season estimation of crop yields to be obtained from the determined regions. The module was developed as a QGIS plugin with the Python programming language. Two main deep learning yield prediction models based on CNN and LSTM are integrated into the plugin. Google Earth Engine is heavily utilized to generate MODIS Surface Reflectance, Land Surface Temperature and Daymet Daily Surface Weather histograms for each region in study area. Histograms are used as input data into deep learning algorithms that are trained to predict the yields of regions. Yield predictions obtained from prediction models are presented to the user in a Shape file format via the deveoped QGIS plugin in kg/ha unit. According to the results, although CNN and LSTM based models deliver similar results, CNN based method generally provide slightly better results for both in and end of season yield prediction. | tr_TR |
dc.language.iso | en | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Crop yield prediction | tr_TR |
dc.subject | QGIS plugin | tr_TR |
dc.subject | Google earth engine | tr_TR |
dc.subject | Histogram | tr_TR |
dc.subject | Deep learning | tr_TR |
dc.subject.lcsh | Geomatik mühendisliği | tr_TR |
dc.title | In and End of Season Soybean Yıeld Predıctıon
Wıth Hıstogram Based Deep Learnıng | tr_en |
dc.title.alternative | Histogram Temelli Derin Ögrenme ile Sezon İçi
ve Sezon Sonu Soya Fasulyesi Verim Tahmini | tr_tr |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | İklim değişikliği ve küresel ısınmaya bağlı olarak tarımsal faaliyetlerden elde edilen verim giderek etkilenmektedir. Çiftçiler, devlet kurumları, tarım sigortaları önlem almada karar desteği sağlayabilecek uygulamalara ihtiyaç duyar. Öte yandan, devlet kurumlarının mahsul planlaması, ithalat ve ihracat planlaması, piyasa fiyatı tespiti ve depolama ihtiyaçları için hasat öncesi verim tahminlerine ihtiyacı vardır. Ayrıca, hasat sonrası mahsul verimi tahminleri, tarım sigortası ve devlet kurumu destek ödemeleri için çiftçi beyanlarıyla karşılaştırma açısından önemlidir. Bu çalışma kapsamında, belirlenen bölgelerden alınacak ürün verimlerinin sezon içi ve sezon sonu tahminlerini sağlayabilecek bir ürün verim tahmin modülü geliştirilmiştir. Modül, Python programlama dili ile bir QGIS eklentisi olarak geliştirilmiştir. CNN ve LSTM'ye dayalı iki ana derin öğrenme verimi tahmin modeli eklentiye entegre edilmiştir. Google Earth Engine, çalışma alanındaki her bölge için MODIS Yüzey Yansıması, Kara Yüzey Sıcaklığı ve Daymet Günlük Yüzey Hava Durumu histogramlarını oluşturmak için yoğun olarak kullanılmaktadır. Histogramlar, bölgelerin verimlerini tahmin etmek için eğitilen derin öğrenme algoritmalarında girdi verisi olarak kullanılmaktadır. Tahmin modellerinden elde edilen verim tahminleri, geliştirilen QGIS eklentisi aracılığıyla kg/ha birimi Shape dosya formatında kullanıcıya sunulmaktadır. Sonuçlara göre, CNN ve LSTM tabanlı modeller yakın sonuçlar vermesine rağmen, CNN tabanlı yöntemin genellikle hem sezon içi hem de sezon sonu verim tahmini açısından görece daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. | tr_TR |
dc.contributor.department | Geomatik Mühendisliği | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2022-10-20T11:11:56Z | |
dc.funding | Yok | tr_TR |