Tarımsal Faaliyetlerde Drone Kullanımı

Çiftliğiniz için bir Drone satın alıp kullanmanız büyük bir yatırımdır.

 

Her gün drone teknolojilerinin nasıl yeni bir kullanım alanı bulup insanların işlerini kolaylaştırdığı haberlerini sürekli duymaya başladık. Tarımsal alanda ve Zirai alanda kullanımının ne kadar fayda sağladığını ölçmek gerçekten kafa karıştırıcı olabilir. Türkiye’nin ilk drone teknolojileri web marketi olarak bu konuda siz değerli müşterilerimizi bilgilendirmeyi bir borç biliriz.

 

Ne kadar tasarruf sağlanır? Hangi problemlere çözüm sağlanabilir?

 

Droneların tarlada kullanımı ile ilgili bilgiyi nereden bulabilirim?

 

Bizlere sıkça sorulardan bir tanesi de tarımsal alanda ve zirai alanda droneların sağladı avantajlardır. Her yıl, patates üreticileri hasat verimini hesaplamaya çalışırlar, hem kendi kazançları için hemde patates yıkayıcılarına ne kadarlık bir üretim yaptıklarını bildirmek için. Patates yıkanıp paketlenir, ardından nihai tüketiciye ulaştırılmak üzere yola çıkar. Tarladaki verim herkesi ilgilendiren, kritik bir konudur.

 

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)

 

“NDVI” basitçe, tipik olarak uzaydan uydular vasıtasıyla (uzayla sınırlı değil) çeşitli görüntülerin işlenerek belirli bir alanda canlı bitki olup olmadığını anlamakta kullanılır. NASA gibi Uzay Ajanslarından alınan görüntüler hem uzun sürede elde ediliyor hemde görüntülenecek alan üzerindeki bulutlanma, sis gibi atmosferik olaylar görüntünün alınamamasına neden oluyordu. Bu da ancak görüntünün bir kaç hafta daha sonra alınabileceği anlamına geliyordu. Gelişen görüntüleme ve drone teknolojileri sayesinde tarımda bir devrim niteliği taşıyan NDVI haritalama, aynı gün görüntü alınabilmesine ve kullanışlı verilerin elde edilebilmesini sağladı. Üstelik eskiden mümkün olmayan maliyetlerle.

 

Tarımsal Alanda Drone Kullanımı

 

“Drone” erkek arı anlamında da kullanılmaktadır. Teknolojik anlamdan birer robot diyebileceğimiz dronelar bizlere, arıların ki gibi bir görüş de sağlar. Arılar, özelleşmiş gözleri sayesinde canlı bitki ve çiçekleri insan gözünden daha farklı görürler. İnsan gözü ışık tayfında nispeten kısıtlı bir görüşe sahiptir, arılar ayrıca morötesi ışığı da algılayabilirler.

 

Çoklu İzgesel Görüntüleme (Multispektral Görüntüleme)

 

Arılardan esinlenerek icat edilmiş Multispektral görüntüleme sayesinde ışık tayfının farklı bantlarında ölçümleme yapılarak insan gözüne anlamlı gelecek görüntüler elde edilebilir. Böylelikle göremediğimiz fakat orada olan tüm veriyi işleyebiliriz.

 

Dünya’ya farklı bir gözle bakabilmek bizlere pek çok konuda fayda sağlar, örneğin ölmekte olan bir bitkiyi, genç bir bitkiden ayırt edebilir, yeşermekte olan genç bitkiyi, tarladaki yabani otlardan ayırabiliriz. Ölçeği büyüttüğümüz zaman ise farklı bitki türlerinin bir arada birbirinden nasıl da farklı göründüğünü anlayabiliriz.

 

Parrot’un hafif kullanımı kolay Multispektral görüntüleme cihazı “Sequoia” sayesinde görülemeyeni görüp verimliliğinizi en üst düzeyde tutabilirsiniz. Sequoia Yeşil, Kırmızı, Kırmızı Sonu, Kızılötesi Yakını dalga boylarında ölçüm yaparak bitkilerin sağlık durumunu görmenizi ve gübre dağıtımı ve ilaçlama ile ilgili kararlar almanızı sağlar.

 

Her iki drone tipiyle de kullanılabilir. Çok motorlu sistemler kullanım kolaylığı sağlarken, sabit kanatlı sistemler daha uzun uçuş süresiyle daha geniş alanların taranmasına olanak sağlar.

 

Gelecek yazımızda bu bilgilerle nasıl daha iyi bir üretim yapılabileceğini, ne kadarlık bir tasarruf sağlanabileceğini inceleyeceğiz.

 

Patates Üreticisinin Hikayesi

 

Bir önceki yazımızda tarımsal faaliyetlerde Drone kullanımına giriş yapmıştık. Şimdi örnek bir çalışmadan yola çıkarak ayrıntıları sizlerle paylaşacağız.

 

Yandaki NDVI referans haritasına baktığımızda, kolayca yatay bir çizgiyle ayrılmış iki farklı bölge bulunduğunu, daha dar olan kuzey bölümünün genel olarak bakıldığında güney tarafına göre farklılaştığı görülüyor.

 

Aslında bu farklılık tarlaya iki ayrı tür patatesin bilerek yan yana ekilmesinden kaynaklanmaktadır. Patates üreticisi, tarlasının bir bölümüne farklı türde bir patates ekmiştir, her patates türünün kendine has dayanıklılık ve zayıflıkları vardır. Kuzey bölümünde yer alan patates türü uzun süreli depolamaya elverişli bir tür değildir. Güney bölümünde ise uzun süreli depolamaya elveriş bir tür patates ekilmiştir.

 

Referans haritaları sayesinde üretici, bir sonraki sezonda hangi patates türünü ekeceğine karar verebilecektir.

 

Uçuş

 

Gelişen haritalama yazılımları sayesinde haritalamak istediğimiz alanı seçmemiz uçuş planı oluşturmamız için yeterli. Planlayıcı otomatik olarak tarama için gerekecek koordinatları dronenun anlayabileceğin şekilde oluşturarak tek tuşla dronenumuza yükleyebilmemize olanak sağlamaktadır. Artık dronenumuz otonom uçuş yapmaya hazır. Tüm tarlayı otomatik olarak tarayacak ve ihtiyacımız olan görüntülerin alınmasını sağlayacak – hepsi tamamen otomatik bir şekilde.

 

Toplam uçuş süresi, yaklaşık ~20 dakika

 

Drone iniş yaptığında ise bulut teknolojiler sayesinde bir kaç dakika içinde “ilk görüntüleri” elde edebiliyoruz.

 

Drone otomatik olarak uçuşunu gerçekleştirdi, önceden belirlediğimiz bir noktaya gelerek iniş yaptı ve daha sahadayken ilk görüntüleri elde edebildik.

 

Veri Analizi

 

Bu örnekteki haritalama, bir kaç gün öncesinde etkili olan yoğun yağmur sonrasında elde edilmiştir.

 

Resmin Tamamı

 

NDVI haritasındaki geniş kırmızı bölgeler, bir kaç gün önce yağan yağmur yüzünden oluşan su hasarının bir göstergesidir. Aşağıda daire içine alınmış kırmızı bölgeler, kullanılabilir verimli patates elde edilemeyecek bölgeleri göstermektedir, yinede yeşil ve sarı bölgelerden ürün alınabilecektir.

 

Bu harita üreticiye, kuzey bölümünde yer alan patates türünün güney bölümündeki patates türüne göre bol miktarlı yağışa daha dirençli olduğunu göstermektedir.

 

Orta Ölçekli Yakınlaştırma

 

Daha ayrıntılı bir ölçekte baktığımızda bir başka sorunu daha görebiliyoruz – ekim makinesi hatalı işlemiş.

 

Haritadaki kırmızı yatay çizgiler üreticinin haberi bile olmadan bu bölgelerde ekim makinesinin nasıl hatalı işlediğini gösteriyor.

 

Tam Yakınlaştırma

 

Haritaya ayrıntılarını görebileceğimiz, üreticinin tarlaya gidip her sırayı yürüyerek incelemeden fark edemeyeceği bir ölçekte baktığımızda, bir ayrıntı daha ortaya çıkıyor. Ekim makinesinin tüm sırayı ekmeden geçmesinden daha vahim bir durumla karşılaşıyoruz, makinenin yanlış ayarlanmasından dolayı her sırada tutarsız bir şekilde bazı noktalarda ekim yapmadığını görüyoruz. Üstelik tüm tarlada.

 

Bazı noktalar ekim makinesinin yanlış ayarlanmasından dolayı ekilmemiş, üstelik tüm alanda ekim yapılmamış noktalar mevcut.

 

Hesaplama

 

Üretici, mahsul hesaplaması yaptığında ortaya aşağıdaki gibi sonuçlar çıkmaktadır.

 

Kuzey bölümdeki ekim alanın (uzun süreli depolamaya elverişsiz patates ölçülen alanın kabaca %40’ı) güney bölüme göre daha az kırmızı bölge içermekte (depolamaya elverişli patates kabaca %60).

 

Analiz, üreticinin deneme amaçlı ektiği patates bölümünden %27 lik bir zarar ettiğini kanıtlıyor. Amerika Birleşik Devletlerinde 2007 ve 2009 yıllarında yapılan çeşitli araştırmalara göre 0,4047 hektarlık patates üretimi için 2000 USD – 3000 USD arasında bir masraf yapılmalı, ortalama satış fiyatı ise 4000 USD. Bu durumda üreticinin toplam zararı 16.4308 hektarlık bir alanda 160.000 USD olmuştur.

 

Tasarruf

 

Tek bir drone uçuşu üreticinin zamandan ve paradan tasarruf etmesini sağlamıştır.

 

Zaman

 

Drone kullanarak alanın haritalandırılması, üreticiye diğer haritalama yöntemlerine kıyasla en az 72 saat kazandırmıştır. Diğer bir yöntem ise tarlayı ayakta dolaşarak incelemek olabilirdi fakat bu durumda yine tüm görüntüyü görmek çok zor olacaktı.

 

Üretici aynı gün veriyi görmeli

 

Para

 

Önceki yazımızda belirttiğimiz uydu ile NDVI harita elde etme maliyetine baktığımızda aynı alan için bir seferlik görüntüleme maliyeti 2.300 USD’dir. Ufak bir uçakla alan üzerinde fotoğraf çekimiyle bir görüntü almaya çalıştığımızda ise fotoğraf başına maliyet yaklaşık 300 USD olacaktır, üstelik bu fotolar dik bir şekilde yere dönük olmayacak, Multispektral kameralar kullanılmadığı için bitki analizi yapılamayacaktı. Hiç bir geleneksel yöntemin drone kullanımı kadar kolay ve düşük maliyetli olmadığını görüyoruz.

 

160.000 USD lik kaybın sadece %10’u için önlem alınsa 16.000 USD bir sonraki sezonda tasarruf edilebilir. Üstelik bir dronenun tek direk gideri bataryasını şarj etmek için ödeyeceğiniz elektrik gideri.

 

Sonuç

Üretici her ne kadar uzun depolama süresi olmasa da güneydeki patates türüne göre suya daha dayanıklı kuzey bölümde bulunan patatesten ekecek.

 

Ekim yapılırken makine kontrol edilecek.

Makinenin ince ayarları yapılacak gerekirse güncellenecek.

Drone kullanarak incelemeler yapılacak.