A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches

Asena Gökçe ALBAY; Yunus DOĞAN

doi:https://doi.org/10.31590/ejosat.818934

Makale detayları

A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches

Yazarlar:

Asena Gökçe ALBAY | Yunus DOĞAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2020 Vol. Issue , pp.313-322

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000918755

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.818934

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Agriculture has been one of our most important needs in the world since the first ages. Nowadays, human knowledge and experience, especially in agriculture, are still lacking in achieving the most productivity. For a plant to grow close to 100% yield, multiple variables must be in optimal condition. In the Agriculture Tracking System, people are able to control the environment required for growing plants, i.e. optimal levels of their variables. Therefore, in this study, we have designed a hardware system with an Internet of Things (IoT) device and 2 sensors. The solar energy to power this hardware system has been used. Also, these sensors are a digital humidity and temperature sensor (DHT11) and Soil Moisture Sensors. Values of incoming from sensors are read with an IP Address. Moreover, these values are written to SQLite database and displayed last 5 records with bar charts. The users can save plants with optimal values. With these values, can make predictions. We have studied the effect of the sun angle on temperature and humidity in the last 5 years with months. We have compared this data with the plants added by the user and presented the most appropriate and closest months as a warning to the user. Another prediction is possible with instant records. When we researched, we saw that the condition of the plant can be categorized according to temperature and humidity. By checking the instant data, a warning message to the user according to these rates is sent by using the K-Nearest Neighbour classification algorithm. As a result, in the tests, the results have shown that this approach can increase productivity.

 

Tarım, ilk çağlardan beri dünyadaki en önemli ihtiyaçlarımızdan biri olmuştur. Günümüzde, özellikle tarımda insan bilgisi ve deneyimi yine de en verimliliğe ulaşma konusunda eksiktir. Bir bitkinin %100 verime yakın büyümesi için, birden çok değişkenin optimum durumda olması gerekir. Tarım Takip Sisteminde insanlar bitki yetiştirmek için gerekli ortamı, yani değişkenlerinin optimum seviyelerini kontrol edebilmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada Nesnelerin Interneti (IoT) cihazı ve 2 sensör içeren bir donanım sistemi tasarladık. Bu donanım sistemine güç sağlamak için güneş enerjisi kullanılmıştır. Ayrıca, bu sensörler Dijial Nem ve Sıcakık (DHT11) ile Toprak Nemi sensörleridir. Sensörlerden gelen değerler bir IP Adresi ile okunur. Bu değerler SQLite veritabanına yazılır ve son 5 kayıt çubuk grafiklerle görüntülenir. Kullanıcılar bitkileri optimum değerlerle kaydedebilirler. Bu değerler ile tahminlerde bulunabilir. Bununla beraber, son 5 yılda güneş açısının sıcaklık ve nem üzerindeki etkisini aylarla birlikte inceledik. Bu verileri kullanıcı tarafından eklenen bitkilerle karşılaştırarak en uygun ve en yakın ayları kullanıcıya uyarı olarak sunduk. Anlık kayıtlarla başka bir tahmin mümkündür. Araştırdığımızda bitkinin durumunun sıcaklık ve neme göre kategorize edilebileceğini gördük. Anlık veriler kontrol edilerek K-En Yakın Komşu sınıflandırma algoritması kullanılarak bu oranlara göre kullanıcıya uyarı mesajı gönderilir. Sonuç olarak testlerde elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın verimliliği artırabileceğini göstermiştir.

Makale detayları

A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches

Yazarlar:

Asena Gökçe ALBAY | Yunus DOĞAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2020 Vol. Issue , pp.313-322

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000918755

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.818934

E-Tarım

Nesnelerin interneti

Veri madenciliği

Mobil uygulamalar

Sayı

Makale detayları

A Novel Agriculture Tracking System Using Data Mining Approaches

Yazarlar: Asena Gökçe ALBAY | Yunus DOĞAN

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2020 Vol. Issue , pp.313-322

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 11/2020

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000918755

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

DOI: https://doi.org/10.31590/ejosat.818934

E-Tarım

Nesnelerin interneti

Veri madenciliği

Mobil uygulamalar

Sayı

Yazarlar:

Asena Gökçe ALBAY | Yunus DOĞAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2020 Vol. Issue , pp.313-322

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000918755

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.818934