💹 VERİMLİLİK TAHMİNİ MODÜLÜ
En doğru üretim, en yüksek verim alınan doğru alanın seçimi ile başlar.
“Bu tarlada hangi üründen ne kadar verim alabilirim?” sorusuna veriye dayalı bilimsel yanıt alın. Tarım alanlarının potansiyelini en iyi şekilde değerlendirmek, verimliliği artırmak ve kaynakları etkin kullanmak için doğru veriye dayalı kararlar vermek önemlidir.
TEMEL ÖZELLİKLER
Verimlilik Tahmini Modülü; iklim, toprak, topoğrafya (eğim, bakı), sulama durumu ve isteğe bağlı olarak üretici verilerini değerlendirerek bir parselde hangi ürünlerden ne kadar verim (örneğin kg/da) alınabileceğini ileri veri analitiği ve yapay zekâ teknikleri ile hesaplar. Kullanıcı, harita üzerinden alanını seçer, ürünü belirler veya tüm ürünler için toplu analiz ister. Sistem, alan bazlı tahmini verimi sunar.
Nasıl Çalışır?
1. Veri Girdileri
- İklim verisi: Sıcaklık, yağış, güneşlenme (tarihsel + gerçek zamanlı)
- Topoğrafik yapı: Eğim, bakı, yükseklik
- Toprak özellikleri: Organik madde, kil-kum oranı, pH, su tutma kapasitesi
- Sulama bilgisi: Yağmurlama, damla, vahşi sulama, kuraklık riski
- Uydu Verileri: Uzun yıllar NDVI, NDWI, EVI indeksleri
- Üretici verileri (isteğe bağlı): Geçmiş yıllara ait ürün, verim, uygulamalar
2. İşleme Katmanı
- Makine öğrenmesi algoritmaları
- Yapay sinir ağları (ANN), CNN tabanlı toprak-tarlaya özel tahmin motoru
- Bölgesel kıyaslama ile istatistiksel kalibrasyon
3. Çıktı
- Seçilen ürün için verim tahmini (örneğin: Bu parselde mısır → 890 kg/da)
- Tüm ürünler için karşılaştırmalı verim haritası
- Yıllar arası kıyaslama + öneri
Entegre Modüllerle Ortak Kullanım
| Modül | Entegre Kazanımı |
|---|---|
| Ürün Önerisi | Verim yüksek olan ürünleri önerir |
| Parsel Değerleme | Tahmini verim, parselin yatırım değerini etkiler |
| Tarımsal Destek Hesaplama | Beklenen verim üzerinden destek hesapları kalibre edilir |
| Üretim Planlama | Yüksek verimli ürünlerle doğru üretim planı yapılır |
Neden Önemli?
- Bilimsel veriye dayalı ürün tercihi ve planlama imkanı sunar
- Yanlış ürün seçimi nedeniyle oluşan verim kaybını minimize eder
- Tarımsal destekleme, hasat planlama, pazarlama gibi tüm süreçleri doğrudan etkiler
- Kurumsal kullanıcılar için bölge bazlı tarımsal potansiyel haritaları üretir
Gelecek Geliştirmeler
- Uydu ve sensör verileriyle gerçek zamanlı verim tahmini (sezon ortasında düzeltme)
- Verime göre maliyet–kâr tahmini
- Üretici geçmiş verisiyle kişiselleştirilmiş “başarı tahmini”
- Tohum/çeşit bazlı verim farklılıklarını modelleme
ÖRNEKLER
Konum: Amasya – Merkez
Senaryo: Üretici parseline ne ekeceğini bilmiyor. Mısır, ayçiçeği, fasulye arasında kararsız.
Modül Çıktısı:
- Mısır: 750 kg/da
- Ayçiçeği: 950 kg/da
- Fasulye: 600 kg/da
Konum: Konya – Karatay
Senaryo: Üretici aynı parsele sulamalı ve susuz üretim için iki senaryo oluşturmak istiyor.
Modül Çıktısı:
- Susuz buğday: 340 kg/da
- Yağmurlama ile buğday: 690 kg/da
Konum: Balıkesir – Gönen
Senaryo: Tarımsal arazi satın alımı öncesi, verim potansiyeli hesaplanmak isteniyor
Modül Çıktısı:
-
Parselde domates, karpuz, buğday verimi:
- Domates: 6.2 ton/da
- Karpuz: 4.1 ton/da
- Buğday: 780 kg/da