TARIMSAL ÜRETİMDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNOLOJİSİNİN KULLANIMI

Son yıllarda dünyada bilgisayar kullanımının hızla yaygınlaşmasıyla, hemen hemen bütün bilim dallarında bilgisayar sistemleri uygulanmaktadır. Bu şekilde, istenilen sonuçlara daha hızlı, güvenilir az masraflı ve otomatik olarak ulaşılabilmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle, insan gücü minimuma indirilmekte ve robotik çağ 1gündeme gelmektedir. Bu durum gelişmiş ülkelerde daha çok belirgindir, fakat diğer gelişmemiş ülkelerde de bu konu üzerinde çalışmalar sürdürülmektedir. Geçtiğimiz 15 yıl boyunca tarımsal üretimde yeni algılama teknolojilerinin geliştirmesi ve uygulanması konusunda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu yeni algılama teknolojileri, tarımsal üretimde etkili ve verimli bir şekilde ölçüm yapmak, incelemek, sınıflandırmak ve derecelendirmek için insan gücüyle yapılması zor ve zahmetli işleri rahatlıkla yapabilme olanağı sağlamıştır. Görüntü işleme teknolojisi ile tarımsal üretimde bitki hastalıkları, ekim mesafesi, toprak analizi, ürün sayısı gibi birçok alanda kullanıcının hayatını kolaylaştırmak için kullanılmaktadır. Tarım ürünlerinin sınıflandırılması, kalite özelliklerinin belirlenmesi ve kusurlarının saptanması gibi çeşitli çalışmalarda çok başarılı ve yüksek doğrulukla sonuçlar elde ettiren görüntüleme teknolojilerinin son yıllarda önemi oldukça artmaktadır. Tarımsal üretimin arttırılması amacıyla kullanılan görüntü işleme teknolojileri diğer yöntemlere göre daha az masraflı, ürüne zarar vermeyen, hızlı ve başarılı bir seçenektir. Görüntü işleme tekniğinde MATLAB, Python, ve JAVA gibi genel amaçlı programlama dilleri ile yazılan uygulamalar kullanılmaktadır. Bu çalışmada, görüntü işleme tekniklerinin tarımsal üretimdeki yeri ve öneminin değerlendirilmesi yapılmıştır.With the rapid spread of computer use in the world in recent years, computer systems have beenapplied in almost all branches of science. In this way, the desired results can be achieved faster, reliably, cost-effectively, and automatically. With the development of technology, human power is being reduced to a minimum and the robotic era is coming to the agenda. This situation is more pronounced in developed countries, but studies are also being carried out on this issue in other undeveloped countries. Over the past 15 years, significant progress has been made in the development and application of new detection technologies in agricultural production. These new detection technologies have provided the opportunity to easily perform difficult and laborious tasks to be performed with human power to measure, examine, classify, and grade effectively and efficiently in agricultural production. With the help of image processing technology, it is used in agricultural production to facilitate the user's life in many areas such as plant diseases, October distance, soil analysis, and several products. The importance of imaging technologies, which have achieved very successful and highly accurate results in various studies such as classification of agricultural products, determination of quality characteristics, and detection of defects, has been increasing significantly in recent years. Image processing technologies used for the purpose of increasing agricultural production are a fast and successful option that is less costly than other methods and does not harm the product. Applications written in general-purpose programming languages such as MATLAB, Python, and JAVA are used in image-processing techniques. In this study, the place and importance of image-processing techniques in agricultural production were evaluated.